bootstrap 随机样本的置信区间

Question

我有一个包含 500 个数据的列表 (y=500)
我在 matlab 中使用 bootstrap 方法来计算置信区间。
我正在使用 bootci 功能，
bootci(1000,@mean,randsample(y, 50, true))
通常：这里的 50 个随机数据是从相同的 50 个数据中重新采样（有替换）1000 次。
我想要：我可以做些什么，以便从 500 个（完整）数据而不是固定的 50 个随机数据中对 50 个数据重新采样 1000 次吗？

有没有其他功能可以帮助做到这一点？请问有什么解决办法吗？

Answer 1

这是您要找的吗？:

bootci(1000, @(x) mean(randsample(x, 50, true)), y)

通过在 bootfun 内移动重采样，您将在每次 bootsrap 采样（1000 次）期间获得（可能）新的 50 元素样本。此外，通过将 y 指定为 bootci 的数据参数，您可以实现对 500 个元素（完整）数据进行采样。