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。

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。