改进的bootstrap参数估计matlab代码
时间: 2023-09-16 11:12:13 浏览: 52
以下是使用MATLAB进行改进的bootstrap参数估计的示例代码:
假设我们有一个样本数据x,并且我们想要使用bootstrap方法来估计x的方差。我们可以使用以下代码:
```matlab
% 生成样本数据
x = randn(100,1);
% 定义bootstrap函数
function [bootstat] = bootstrp_stat(data,func,nboot)
% data: 原始数据
% func: 执行的函数
% nboot: bootstrap次数
n = length(data);
bootstat = zeros(nboot,1);
for i = 1:nboot
% 生成bootstrap样本
bootdata = datasample(data,n);
% 计算函数结果
bootstat(i) = func(bootdata);
end
end
% 使用bootstrap估计方差
nboot = 1000; % bootstrap次数
bootstat = bootstrp_stat(x,@var,nboot);
var_est = mean(bootstat);
```
在这个例子中,我们使用了bootstrap函数bootstrp_stat来生成bootstrap样本,并使用@var函数来计算每个bootstrap样本的方差。我们使用1000次bootstrap样本来估计方差,并使用平均值作为估计值。
请注意,这只是bootstrap方法的一种实现示例,具体的实现可能因问题而异。
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