改进的bootstrap参数估计matlab代码

以下是一段改进的Bootstrap参数估计Matlab代码示例：

% 生成样本数据
x = normrnd(0,1,100,1);

% 定义估计函数
mu_est = @(data) mean(data);
sigma_est = @(data) std(data);

% 定义Bootstrap函数
bootstrap = @(data,fun,n) bootstrp(n,fun,data);

% Bootstrap估计mu的参数
mu_boot = bootstrap(x,mu_est,1000);

% Bootstrap估计sigma的参数
sigma_boot = bootstrap(x,sigma_est,1000);

% 计算mu和sigma的Bootstrap置信区间
mu_ci = prctile(mu_boot,[2.5 97.5]);
sigma_ci = prctile(sigma_boot,[2.5 97.5]);

% 输出结果
fprintf('mu的Bootstrap置信区间为[%f,%f]\n',mu_ci(1),mu_ci(2));
fprintf('sigma的Bootstrap置信区间为[%f,%f]\n',sigma_ci(1),sigma_ci(2));

此代码中，我们首先使用正态分布生成了一个随机样本数据x。然后，我们定义了两个估计函数mu_est和sigma_est，分别用于估计样本均值和标准差。接下来，我们定义了一个Bootstrap函数，使用bootstrp函数对样本数据进行1000次Bootstrap采样，并使用估计函数对每个Bootstrap样本进行估计。最后，我们使用prctile函数计算mu和sigma的Bootstrap置信区间，并输出结果。

请注意，此代码仅用于示例目的，实际情况下应根据具体问题进行调整和修改。