【MATLAB代码】偏差估算的实现

简介：
本文章介绍了如何使用MATLAB编写代码来估算模型预测中的偏差。通过示例和解释帮助读者理解偏差的概念及其在统计分析中的重要性，并提供具体的操作步骤进行实践。 这个MATLAB函数包用于估计偏差，并计算不确定性的标准误差及置信区间以及测试假设的p值，通过使用bootstrap重采样方法实现。该自举变化提高了小样本量下统计准确度。推荐功能包括：引导返回由平衡引导或刀切法重采样的数据或索引；Bootknife执行平衡Bootknife重采样，并计算bootstrap偏差、标准误差和置信区间；支持的间隔类型有简单百分位数、偏差校正及加速或校准百分位数；该函数包还支持迭代与分层重采样。此外，Bootnhst通过自举零假设显著性检验（双尾）来计算p值，适用于比较单向布局设计中的2个或更多独立样本的分析，并在零假设下重新进行采样操作。另外，Bootmode利用bootstrap评估分布中实际模式可能出现的数量；而Bootci则用于基于bootknife函数包装器的功能基础上计算自举置信区间，其用法与Matlab统计和机器学习工具箱中的bootci函数相同；同样的，Bootstrp是为计算引导统计信息设计的另一功能封装于bootknife之中。