改进的bootstrap参数估计matlab代码
时间: 2023-09-16 22:13:08 浏览: 28
下面是一份用于改进的bootstrap参数估计的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 首先,我们定义一些参数
alpha = 0.05; % 显著性水平
n = 100; % 样本量
theta_true = 2; % 真实的参数值
X = normrnd(theta_true,1,n,1); % 生成正态分布的样本
% 定义一个函数来计算估计值
estimate = @(x) mean(x);
% 进行改进的bootstrap估计
B = 1000; % Bootstrap次数
boot_estimates = zeros(B,1); % 存储bootstrap估计值
for i = 1:B
sample = datasample(X,n); % 从样本中进行有放回的抽样
boot_estimates(i) = estimate(sample); % 计算bootstrap估计值
end
% 计算置信区间
sorted_boot_estimates = sort(boot_estimates);
lower = sorted_boot_estimates(round((alpha/2)*B));
upper = sorted_boot_estimates(round((1-alpha/2)*B));
% 输出结果
fprintf('True parameter value: %0.2f\n',theta_true);
fprintf('Bootstrap estimate: %0.2f\n',mean(boot_estimates));
fprintf('Confidence interval: (%0.2f,%0.2f)\n',lower,upper);
```
该代码生成一个正态分布的样本,然后使用改进的bootstrap方法进行参数估计。最后,计算出估计的置信区间。
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