matlab中bootstrap函数 一、简介 Bootstrap是一种统计学方法,用于估计样本的统计量的分布。它通过从原始数据集中进行重复抽样,产生新的数据集,并利用这些数据集来估计原始数据集中统计量的分布。Bootstrap方法可以应用于各种统计问题,例如参数估计、假设检验和置信区间估计。 在Matlab中,bootstrap函数提供了一种简单而灵活...
matlab % 原始数据集 data = [1050, 1100, 1120, 1250, 1280]; % 定义统计量函数(计算均值) stat_fun = @(x) mean(x); % Bootstrap抽样次数 num_bootstraps = 10000; % 初始化一个数组来存储每次抽样的统计量结果 bootstrap_means = zeros(1, num_bootstraps); % Bootstrap抽样过程 for i = 1...
一、引言 Bootstrap区间预测是一种在统计学中广泛应用的方法,用于估计未来观测值的范围。它通过模拟重抽样来估计观测值的分布,从而帮助理解数据的不确定性,并为决策者提供更可靠的信息。本文将从Bootstrap方法的原理、优点、缺点以及实际应用等方面进行详细探讨。 二、Bootstrap方法的原理 Bootstrap方法的原理相对简单,...
MATLAB实现基于Bootstrap区间预测(完整源码和数据) Bootstrap区间预测为您的点预测提供置信区间描述不确定性 采用核心中的Bootstrap区间预测方法,帮您的点预测结果变为区间预测,并提供多种区间预测指标,如pinaw picp等等,提供多个置信区间,如95%、90%、85%、80%等等。 附赠案例数据可直接运行,直接替换excel即可适合新...
%bootstrap方法使用实例17/07/13 潘海东(OUC)x=rand(10,1);x=[ones(10,1),x];y=x*[2;0.5]+0.1*rand(10,1); %添加误差[b,bint1]=regress(y,x,0.95); %bint1为估计参数b的95%置信区间yfit=x*b;resid=y-yfit;se=std(bootstrp(1000,@(bootr)regress(yfit+bootr,x),resid)); %bootstrap...
简介:Bootstrap区间预测 | Matlab Bootstrap区间预测 为您的点预测提供置信区间 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 ...
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 ...
要下载一个Bootstrap放在你电脑的matlab文件夹中，使用matlab的时候先引出Bootstrap的功能，然后进行重抽样~~例如：addpath D:/matlab7/toolbox/bootstrap which bootrsp2.m X=randn(1,20)Xstar=bootrsp(X)hatmu1=mean(Xstar)Xstar=bootrsp(X,1000 ...
(1)以样本中位数M=M(x)作为总体中位数θ的估计,按分位数法求θ的置信水平为0.95的bootstrap置信区间(取B=10 000)。 (2)以样本均值 作为总体均值u的估计,按分位数法求总体均值 u 的置信水平为0.95的bootstrap置信区间(取B=10 000)。 解答: 计算的Matlab程序如下: %(1)分位数法求总体中位数θ的置信...
下面通过实例说明bootstrap置信区间的MATLAB实现。 例4 8 在例2中:(1)以样本中位数作为总体中位数θ 的估计,求θ 的置信水平为0.95的bootstrap 置信区间;(2)以样本20 截尾均值作为总体20 截尾均值的μ t 估计,求μ t 的置信水平为0.95的bootstrap 置信区间。 编写求取B 个总体中位数θbootstrap估计的函...