改进的bootstrap参数估计matlab代码

以下是改进的bootstrap参数估计MATLAB代码的示例：

% 假设我们有一个数据向量x，需要估计均值和方差
% n为样本大小，B为bootstrap抽样次数
n = length(x);
B = 1000;

% 无偏估计均值和方差
mu = mean(x);
sigma2 = var(x, 1);

% 初始化B次bootstrap估计的向量
mu_star = zeros(B, 1);
sigma2_star = zeros(B, 1);

% 执行B次bootstrap估计
for i = 1:B
    % 从x中随机抽取n个样本
    idx = randi(n, n, 1);
    x_star = x(idx);
    
    % 计算均值和方差
    mu_star(i) = mean(x_star);
    sigma2_star(i) = var(x_star, 1);
end

% 计算bootstrap估计的均值和方差
mu_boot = mean(mu_star);
sigma2_boot = mean(sigma2_star);

% 计算标准误差
se_mu_boot = std(mu_star);
se_sigma2_boot = std(sigma2_star);

% 计算置信区间
alpha = 0.05;
ci_mu_boot = [mu_boot - tinv(1 - alpha/2, B-1)*se_mu_boot, mu_boot + tinv(1 - alpha/2, B-1)*se_mu_boot];
ci_sigma2_boot = [sigma2_boot - tinv(1 - alpha/2, B-1)*se_sigma2_boot, sigma2_boot + tinv(1 - alpha/2, B-1)*se_sigma2_boot];

这段代码使用了bootstrap方法估计均值和方差，并计算了它们的标准误差和置信区间。其中，`mu`和`sigma2`是原始数据的无偏估计，`mu_star`和`sigma2_star`是B次bootstrap估计的向量，`mu_boot`和`sigma2_boot`是bootstrap估计的均值，`se_mu_boot`和`se_sigma2_boot`是bootstrap估计的标准误差，`ci_mu_boot`和`ci_sigma2_boot`是bootstrap估计的置信区间。