改进的bootstrap参数估计matlab代码
时间: 2023-09-16 14:13:06 浏览: 29
以下是一个简单的MATLAB代码示例,用于使用改进的bootstrap方法对参数进行估计:
```matlab
% 加载数据
load mydata.mat
X = mydata(:,1);
Y = mydata(:,2);
% 设定一些参数
n = length(Y);
B = 1000; % bootstrap重复次数
% 计算初始参数估计
[beta_hat, ~, stats] = glmfit(X, Y, 'normal');
% 初始化bootstrap的参数估计
beta_boot = zeros(B, length(beta_hat));
% 进行bootstrap
for i = 1:B
% 从原始数据中进行有放回的抽样
idx = randi(n, n, 1);
X_boot = X(idx,:);
Y_boot = Y(idx,:);
% 计算bootstrap数据的参数估计
beta_boot(i,:) = glmfit(X_boot, Y_boot, 'normal');
end
% 计算置信区间
alpha = 0.05;
CI = prctile(beta_boot, [100*alpha/2, 100*(1-alpha/2)], 1);
% 显示结果
fprintf('初始参数估计:\n');
fprintf('beta = %.4f\n', beta_hat);
fprintf('标准误差 = %.4f\n', stats.se(2));
fprintf('置信区间 = [%.4f, %.4f]\n', stats.beta(2) - 1.96*stats.se(2), stats.beta(2) + 1.96*stats.se(2));
fprintf('\n');
fprintf('改进的bootstrap参数估计:\n');
fprintf('beta = %.4f\n', mean(beta_boot));
fprintf('标准误差 = %.4f\n', std(beta_boot));
fprintf('置信区间 = [%.4f, %.4f]\n', CI(1,2), CI(2,2));
```
此代码假定您已经将数据加载到名为 `mydata` 的MATLAB数组中。您可以将 `X` 和 `Y` 更改为适合您数据的变量名称,并根据需要更改其他参数。