能帮我写一段用改进bootstrap法抽样的matlab程序吗,举个样本更符合实际的实例。
时间: 2023-06-06 19:04:24 浏览: 58
当然可以,以下是一个使用改进bootstrap法抽样的Matlab程序示例:
% 设定数据样本
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
% 设定一些参数
n = length(data);
B = 1000; % 设定bootstrap采样次数
alpha = 0.05; % 设定置信水平
% 进行改进bootstrap采样
bs_sample_mean = zeros(1,B); % 存储样本均值的bootstrap估计值
bs_sample_median = zeros(1,B); % 存储样本中位数的bootstrap估计值
for i = 1:B
sample = data(randi(n,n,1)); % 进行n次有放回抽样
bs_sample_mean(i) = mean(sample);
bs_sample_median(i) = median(sample);
end
% 计算置信区间
mean_CI = quantile(bs_sample_mean, [alpha/2, 1-alpha/2]);
median_CI = quantile(bs_sample_median, [alpha/2, 1-alpha/2]);
% 输出结果
fprintf('样本均值的95%%置信区间为:[%.2f, %.2f]\n',mean_CI(1), mean_CI(2));
fprintf('样本中位数的95%%置信区间为:[%.2f, %.2f]\n',median_CI(1), median_CI(2));
这个程序演示了利用改进bootstrap法抽样来估计样本均值和中位数,并计算出置信区间。在示例中,我们对一个包含10个数的样本进行改进bootstrap采样,并分别计算样本均值和中位数的1000个bootstrap估计值,最后使用计算得到的bootstrap估计值计算出95%置信区间。这个示例程序可以根据具体需要自行修改。