改进的bootstrap参数估计matlab代码

以下是一段MATLAB代码，用于改进的Bootstrap参数估计：

% 设定样本数据和统计量
data = randn(100,1); % 样本数据
stat = mean(data); % 统计量为样本均值

% 设定Bootstrap参数
B = 1000; % Bootstrap重抽样次数

% 进行Bootstrap重抽样
bootstat = zeros(B,1); % 初始化Bootstrap统计量
for i = 1:B
    bootdata = randsample(data,length(data),true); % 有放回抽样
    bootstat(i) = mean(bootdata); % 计算Bootstrap统计量
end

% 计算Bootstrap参数估计
bootmean = mean(bootstat); % Bootstrap均值
bootstd = std(bootstat); % Bootstrap标准差
bootci = prctile(bootstat,[2.5 97.5]); % Bootstrap置信区间

% 输出结果
fprintf('样本均值为%.4f\n', stat);
fprintf('Bootstrap均值为%.4f，标准差为%.4f，95%%置信区间为[%.4f, %.4f]\n', bootmean, bootstd, bootci(1), bootci(2));

在这个代码中，我们首先设定了样本数据和统计量（这里选择的是样本均值）。接着，我们设定了Bootstrap参数，其中`B`表示Bootstrap重抽样的次数。在进行Bootstrap重抽样时，我们使用了MATLAB自带的`randsample`函数，该函数可以进行有放回的抽样，返回一个与原始数据大小相同的样本。在每次Bootstrap重抽样后，我们计算了Bootstrap统计量，并将其存储在`bootstat`数组中。最后，我们使用`mean`函数和`std`函数计算了Bootstrap均值和标准差，并使用`prctile`函数计算了95%的Bootstrap置信区间。最终输出了样本均值和Bootstrap参数估计的结果。

需要注意的是，Bootstrap方法的应用需要满足一定的条件，例如样本数据应该是独立同分布的。此外，Bootstrap方法可能会受到样本数据量的影响，在样本数据较少的情况下可能会出现估计不准的情况。因此，在应用Bootstrap方法时需要仔细考虑样本数据的特点和限制。