基于Bootstrap的仿真输出分析置信区间估计方法

在假设检验中，Z值检验是一种常用的统计方法。Z值的取值范围决定了假设检验的接受域和拒绝域。例如，在90%的置信水平下（α=0.1），Z值的接受域为 -1.64 到 1.64 之间。

函数文件：ibootci自举置信区间 ci = ibootci(nboot, bootfun, ...) 计算 bootfun 计算的统计量的95%迭代（双）引导程序置信区间。 nboot 是一个标量，或最多两个正整数的向量，表示第一次和第二次引导的重复样本数。 bootfun 是用@指定的函数句柄，或表示函数名称的字符串。第三个及后面的输入参数是数据（列向量），用于创建 bootfun 的输入。 ibootci 通过从列向量数据参数（必须具有相同大小）的行中采样来创建每个第一级引导程序。两侧区间的标称中心覆盖被校准，以通过引导迭代和插值实现二阶精确覆盖。然后使用 bootstat 的经验累积分布函数的线性插值来构建两侧置信区间。整个过程中使用的重采样方法是平衡重采样。 nboot 中第一和第二个引导程序复制样本集的数量的默认值分别为5000和200。 ci = ibootci(

在给定DX的情况下，我们如何计算其对应的EX置信区间？2. 当DX方差未知时，又该如何估计其对应的EX置信区间？（一）数学期望的置信区间计算方法。（二）方差的区间估计方法。

POLYPARCI使用MATLAB中的'polyfit'来计算参数的置信区间，使用'betainc'和'fzero'来处理累积t分布和逆t分布。相对于统计工具箱的'tcdf'和'tinv'，其计算精度更高。此外，与'nlinfit'和'nlparci'相比，对置信区间的计算误差较小。

在假设检验中，显著性水平 (α) 用于确定拒绝原假设的标准。通常情况下，α 设置为 0.05，这意味着有 5% 的可能性拒绝正确的原假设（即犯第一类错误）。 置信区间则提供了一种估计总体参数范围的方法。例如，在 95% 置信水平下，我们有 95% 的把握认为总体参数的真实值位于该区间内。 显著性水平和置信水平之间存在着互补关系： 1 - α 置信水平下的置信区间：如果在某个显著性水平 α 下拒绝了原假设，那么在 1 - α 置信水平下，相应的置信区间将不包含原假设中的参数值。 未拒绝原假设的情况：如果在某个显著性水平 α 下未拒绝原假设，那么在 1 - α 置信水平下，相应的置信区间将包含原假设中的参数值。 因此，显著性水平和置信区间提供了两种相互关联的方式来评估假设检验的结果和总体参数的范围。

这个功能可以计算由MATLAB的fitdist函数拟合的理论分布的任何置信区间，无需依赖优化工具箱。只需输入数据、fitdist函数的输出以及所需的置信水平即可。这是MATLAB工具箱中一个独立的、方便的工具，特别适用于需要准确置信区间计算的用户。

从样本数据中得到的点估计值，虽然是总体参数的最佳猜测，但无法确定其与真实值之间的接近程度。例如，一项研究发现工作培训使小时工资提高了6.4%，但仅凭这一结果，我们无法得知若全体工人都参与培训，其影响是否会与之相符。由于总体参数未知，我们难以判断特定估计值的准确性。因此，我们需要借助概率陈述来构建区间估计，以更好地理解估计值的不确定性。

基于Matlab仿真的Helmert方差分量估计方法研究 本研究利用Matlab软件，对Helmert方差分量估计方法进行了仿真实验。实验模拟了两类不同精度的观测数据，并使用Helmert方差分量估计方法对其进行方差分量估计。通过比较估计结果与真实值的差异，验证了该方法的有效性。 仿真步骤： 设置两类观测值的真实方差分量，并根据设定的方差生成模拟观测数据。 利用Helmert方差分量估计公式，计算两类观测值的方差分量估计值。 将估计值与真实值进行比较，分析Helmert方差分量估计方法的精度和可靠性。 结果与分析： 仿真结果表明，Helmert方差分量估计方法能够有效地估计两类观测值的方差分量，并且估计精度较高。该方法具有计算简单、易于实现等优点，可以广泛应用于各种需要进行方差分量估计的领域。

figurehandle = errorfill(x, y, E1, E2, ..., LineSpec) 使用此函数绘制曲线及其置信区域。它首先绘制曲线 y(x)，然后绘制区域 E1(x)、E2(x)、...（以避免重叠，实际上以相反顺序完成）。 x：y、E1、E2、... 的 x 值。如果 x 是标量，则使用 (x, x+1, x+2, ...)。如果 x 为空，则使用 (1, 2, ...)。这些值必须是有限的，不能为 NaN。 y：定义曲线 y(x) 的值，必须是有限的，不能为 NaN。 E1、E2、...：y 的错误定义区域。如果 E 是标量，则阴影将在 y(n)(1+E) 和 y(n)(1-E) 之间。如果 E 的大小为 (1,2) 或 (2,1)，则阴影将在 y(n)(1+E(1)) 和 y(n)(1-E(2)) 之间。如果 E 是向量，则阴影将在