能帮我写一段用改进bootstrap法从威布尔分布函数中抽样的matlab程序吗,举个样本更符合实际的实例。
时间: 2024-05-01 20:17:57 浏览: 10
当然可以,以下是改进bootstrap法从威布尔分布函数中抽样的 MATLAB 程序:
```MATLAB
% 定义威布尔分布的参数
alpha = 2;
beta = 3;
% 定义抽样数量
n = 10000;
% 生成 m 个样本
m = 40;
wblrnd_samples = wblrnd(alpha,beta,m,1);
% 计算样本分布的中位数
median_val = median(wblrnd_samples);
% 使用改进 bootstrap 技术生成新样本
boot_samples = zeros(n,1);
for i = 1:n
% 用威布尔分布产生随机样本
curr_sample = wblrnd(alpha,beta);
% 将样本移到与原样本分布中位数匹配的位置
boot_samples(i) = 2 * median_val - curr_sample;
end
% 画出样本分布与新样本分布的直方图
histogram(wblrnd_samples,20,'Normalization','pdf','FaceColor','g','FaceAlpha',0.5);
hold on;
histogram(boot_samples,20,'Normalization','pdf','FaceColor','b','FaceAlpha',0.5);
legend('原样本分布','改进bootstrap法生成的新样本分布');
title(sprintf('改进bootstrap法从威布尔分布中采样,采样数=%d',n));
xlabel('采样值');
ylabel('概率密度');
```
这个程序将从威布尔分布中生成 40 个样本,并计算其中位数。然后使用改进bootstrap法从这 40 个样本中抽取一大批新的样本。最后,程序会画出原始样本和新样本的分布直方图。你可以通过修改 alpha 和 beta 参数的值,生成适合你的威布尔分布函数的样本。