能帮我写一段用扩展子样本数据范围的bootstrap法抽样的matlab程序吗，举个实例。

当然可以。Bootstrap法抽样是一种常用的统计方法，可以用来生成样本数据的置信区间和偏差估计。下面是一个用Matlab编写的扩展子样本数据范围的Bootstrap法抽样的程序。

% 假设我们有一组样本数据X
X = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

% 定义样本容量n和抽样次数k
n = length(X);
k = 1000;

% 定义扩展子样本数据范围m
m = 4;

% 初始化置信区间数组
CI = zeros(k,2);

% 循环进行抽样
for i = 1:k
% 对原始数据进行随机有放回抽样
Xs = datasample(X,n,'Replace',true);

% 计算抽样数据的均值
Xs_mean = mean(Xs);

% 计算抽样数据的标准差
Xs_std = std(Xs);

% 计算置信区间
lower_bound = Xs_mean - m*Xs_std/sqrt(n);
upper_bound = Xs_mean + m*Xs_std/sqrt(n);
CI(i,:) = [lower_bound,upper_bound];
end

% 计算所有置信区间的平均值
CI_mean = mean(CI);

% 输出结果
disp(['置信区间为：[',num2str(CI_mean(1)),',',num2str(CI_mean(2)),']']);

例如，我们想要对原始数据X进行1000次Bootstrap法抽样，并且扩展子样本数据范围设置为4。程序的输出结果会给出所有抽样数据的置信区间的平均值，以此来估计数据的置信区间。