能帮我写一段用改进后样本更符合实际的bootstrap法抽样的matlab程序吗,举个实例。
时间: 2023-06-04 18:06:22 浏览: 54
好的,关于bootstrap法抽样的程序,我可以帮您提供一份MATLAB代码。
% 生成样本数据
data = exprnd(1, 1, 100);
% 设置抽样次数和每次抽样的样本量
num_iterations = 1000;
sample_size = 50;
% 初始化变量
estimates = zeros(num_iterations, 1);
% 进行bootstrap抽样
for i = 1:num_iterations
% 抽样
sample = randsample(data, sample_size, true);
% 计算样本的统计量,这里使用均值作为统计量
estimates(i) = mean(sample);
end
% 计算样本均值以及置信区间
mean_estimate = mean(estimates);
ci = prctile(estimates, [2.5 97.5]);
% 输出结果
fprintf('Bootstrap估计的样本均值为%.2f\n', mean_estimate);
fprintf('95%%的置信区间为[%.2f, %.2f]\n', ci(1), ci(2));
在这份代码中,我们使用exprnd函数生成100个服从指数分布的随机数,并且使用bootstrap法进行样本抽样和统计量的估计。这里我们选择均值作为统计量,您可以根据需要选择其他统计量。程序运行完毕后,将输出样本均值以及95%的置信区间。
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能帮我写一段用改进后样本更符合实际的bootstrap法抽样的matlab程序吗,随便举个实例。
当然可以,以下是一个示例程序:
% 设置样本数据
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
% 设置 bootstrap 重复次数
n = 1000;
% 使用 bootstrp 函数进行抽样
bootstrappedData = bootstrp(n, @mean, data);
% 绘制样本数据和 bootstrap 重复结果的直方图
subplot(1,2,1);
histogram(data);
xlabel('Data Values');
ylabel('Frequency');
title('Original Data');
subplot(1,2,2);
histogram(bootstrappedData);
xlabel('Sample Means');
ylabel('Frequency');
title(['Bootstrapped Data (',num2str(n),' Replicates)']);
该程序包含以下步骤:
1.设置样本数据。
2.设置 bootstrap 重复次数。
3.使用 bootstrp 函数进行抽样,在这里使用均值作为抽样统计量。
4.绘制样本数据和 bootstrap 重复结果的直方图。
希望这可以对你有所帮助!
能帮我写一段用改进bootstrap法抽样的matlab程序吗,举个样本更符合实际的实例。
当然可以,以下是一个使用改进bootstrap法抽样的Matlab程序示例:
% 设定数据样本
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
% 设定一些参数
n = length(data);
B = 1000; % 设定bootstrap采样次数
alpha = 0.05; % 设定置信水平
% 进行改进bootstrap采样
bs_sample_mean = zeros(1,B); % 存储样本均值的bootstrap估计值
bs_sample_median = zeros(1,B); % 存储样本中位数的bootstrap估计值
for i = 1:B
sample = data(randi(n,n,1)); % 进行n次有放回抽样
bs_sample_mean(i) = mean(sample);
bs_sample_median(i) = median(sample);
end
% 计算置信区间
mean_CI = quantile(bs_sample_mean, [alpha/2, 1-alpha/2]);
median_CI = quantile(bs_sample_median, [alpha/2, 1-alpha/2]);
% 输出结果
fprintf('样本均值的95%%置信区间为:[%.2f, %.2f]\n',mean_CI(1), mean_CI(2));
fprintf('样本中位数的95%%置信区间为:[%.2f, %.2f]\n',median_CI(1), median_CI(2));
这个程序演示了利用改进bootstrap法抽样来估计样本均值和中位数,并计算出置信区间。在示例中,我们对一个包含10个数的样本进行改进bootstrap采样,并分别计算样本均值和中位数的1000个bootstrap估计值,最后使用计算得到的bootstrap估计值计算出95%置信区间。这个示例程序可以根据具体需要自行修改。