能帮我写一段用改进bootstrap法从威布尔分布函数中抽样的matlab程序并在最后求参数置信区间吗，举个可运行的实例。

当然可以，以下是一段用改进bootstrap法从威布尔分布函数中抽样的 Matlab 程序，并在最后求参数置信区间的示例代码：

% 定义一个威布尔分布的样本数据向量
data = wblrnd(2, 4, [1, 1000]);

% 指定抽样次数
num_samples = 100;

% 初始化采样的结果向量
sample_results = zeros(num_samples, 1);

% 进行 n 次抽样
for i = 1:num_samples
    % 从样本数据中进行放回抽样
    bootstrap_sample = datasample(data, length(data), 'Replace', true);
    
    % 计算当前抽样结果的威布尔分布的
    % 参数估计，并保存到结果向量中
    sample_results(i) = wblfit(bootstrap_sample);
end

% 计算参数置信区间
[intervals,~] = bootci(num_samples, @wblfit, data);

% 输出结果
disp('Bootstrap Samples: ');
disp(sample_results);
disp('95% Confidence Interval: ');
disp(intervals);

注：这里使用 `wblrnd` 生成了一个形状参数为 2，尺度参数为 4 的威布尔分布样本数据向量，其中参数可以根据需求进行修改。最后使用 `bootci` 函数来计算参数置信区间，以及使用 `disp` 输出抽样结果和置信区间。