给我一段Bootstrap方法(参数和非参数Bootstrap方法)的显著性检验matlab代码

当谈到Bootstrap方法的显著性检验，有两种常见的方法，分别是参数Bootstrap方法和非参数Bootstrap方法。下面是对这两种方法的显著性检验的MATLAB代码示例：

1. 参数Bootstrap方法的显著性检验：

% 假设我们有两个样本数据 x 和 y，我们想要检验它们的均值是否显著不同

% 原始样本数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 计算原始样本数据的均值差异
mean_diff = mean(x) - mean(y);

% 执行参数Bootstrap方法的显著性检验
n_bootstrap = 1000;  % Bootstrap重复次数

bootstrap_diff = zeros(n_bootstrap, 1);  % 存储Bootstrap样本均值差异

for i = 1:n_bootstrap
    % 从原始样本数据中有放回地抽样生成新的Bootstrap样本
    x_bootstrap = randsample(x, length(x), true);
    y_bootstrap = randsample(y, length(y), true);
    
    % 计算Bootstrap样本数据的均值差异
    bootstrap_diff(i) = mean(x_bootstrap) - mean(y_bootstrap);
end

% 计算p值，即Bootstrap样本中均值差异大于等于原始样本的比例
p_value = sum(bootstrap_diff >= mean_diff) / n_bootstrap;

% 输出结果
disp(['原始样本均值差异：', num2str(mean_diff)]);
disp(['p值：', num2str(p_value)]);

2. 非参数Bootstrap方法的显著性检验：

% 假设我们有一个样本数据 x，我们想要检验它的中位数是否显著不同于0

% 原始样本数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];

% 计算原始样本数据的中位数差异
median_diff = median(x) - 0;

% 执行非参数Bootstrap方法的显著性检验
n_bootstrap = 1000;  % Bootstrap重复次数

bootstrap_diff = zeros(n_bootstrap, 1);  % 存储Bootstrap样本中位数差异

for i = 1:n_bootstrap
    % 从原始样本数据中有放回地抽样生成新的Bootstrap样本
    x_bootstrap = randsample(x, length(x), true);
    
    % 计算Bootstrap样本数据的中位数差异
    bootstrap_diff(i) = median(x_bootstrap) - 0;
end

% 计算p值，即Bootstrap样本中中位数差异大于等于原始样本的比例
p_value = sum(bootstrap_diff >= median_diff) / n_bootstrap;

% 输出结果
disp(['原始样本中位数差异：', num2str(median_diff)]);
disp(['p值：', num2str(p_value)]);

这是一个简单的演示，可以根据你的具体需求进行相应的修改和扩展。希望对你有所帮助！