bootstrap样本估计怎么在matlab使用

在MATLAB中，可以使用`bootstrp`函数进行Bootstrap样本估计。该函数的基本语法如下：

[bstat, bootci] = bootstrp(nboot, bootfun, data)

其中，`nboot`表示Bootstrap重复次数，`bootfun`表示要进行统计分析的函数句柄，`data`表示原始样本数据。函数返回值`bstat`是一个列向量，表示重复Bootstrap后得到的统计量，`bootci`是一个两列矩阵，表示统计量的置信区间。

以下是一个简单的示例，演示如何使用`bootstrp`函数进行Bootstrap样本估计：

% 生成随机数样本
data = randn(100, 1);

% 定义统计函数
myfun = @(x) [mean(x), std(x)];

% 进行Bootstrap样本估计
[bstat, bootci] = bootstrp(1000, myfun, data);

% 输出结果
disp(['Bootstrap mean: ' num2str(mean(bstat(:, 1)))]);
disp(['Bootstrap 95% CI of mean: [' num2str(bootci(1, :)) ']']);
disp(['Bootstrap std: ' num2str(mean(bstat(:, 2)))]);
disp(['Bootstrap 95% CI of std: [' num2str(bootci(2, :)) ']']);

在这个示例中，我们生成一个100个样本的随机数样本，并定义了一个统计函数`myfun`，该函数可以同时计算均值和标准差。然后，我们使用`bootstrp`函数进行Bootstrap样本估计，得到了重复Bootstrap后的均值和标准差，以及它们的置信区间。最后，我们输出了估计结果。