MATLAB自助统计量与SAPUI5开发：bootstrp函数详解

"自助统计量-sapui5(sap fiori)开发工具介绍" 本文主要探讨了在MATLAB环境中如何使用自助统计量方法，特别是通过`bootstrap`函数进行重复取样分析。自助统计量是一种统计学上的技术，用于估计统计量的性质，例如置信区间或标准误差，尤其是当数据量较小且不适合使用传统抽样理论时。MATLAB的`bootstrap`函数提供了一个便捷的方式来进行这种计算。 `bootstrap`函数的基本调用格式是`bootstrap(nboot, 'bootfun', d1,...)`，其中`nboot`参数指定了要生成的自助样本数量，必须为正整数；`bootfun`是一个用户定义的函数，用来处理每个自助样本；`d1,...`是传递给`bootfun`函数的数据。函数返回两个结果：`bootstat`包含了每个自助样本应用`bootfun`后得到的统计量，而`bootsam`则是一个指数矩阵，记录了自助样本的具体数据。 举例来说，【例3-14】展示了如何使用`bootstrap`函数来计算15个学生LSAT分数和法学院GPA之间的相关系数。这里生成了1000个自助样本，然后计算每个样本中这两个变量的相关系数。输出的`bootstat`矩阵显示了前5个自助样本的相关系数，而`bootsam`矩阵则包含了对应的样本索引。 MATLAB作为一款强大的科学计算软件，具有很强的可扩展性和灵活性。它支持DDE、OLE、ActiveX、COM等技术，使得与其他软件的集成变得简单。MATLAB提供了丰富的工具箱，覆盖了各个领域的数学问题，如统计、优化、偏微分方程数值解、样条、信号处理和曲线拟合等。此外，MATLAB的解释型语言特性使得代码易于理解和编写，尽管其运行速度相对较慢，但通过向量化和预分配内存等技巧可以有效提升运行效率。MATLAB还提供了Profiler工具，帮助用户定位和优化代码中的瓶颈。 对于那些希望深入MATLAB的用户，通常会从应用现有函数和工具箱开始，逐渐发展到开发自己的算法和定制化应用，甚至利用MATLAB与其他编程环境（如VB、VC）的接口来构建更复杂的系统。通过这样的过程，MATLAB不仅能够解决实际问题，还能成为专业技能提升的重要工具。