Загрузите выборку
bootstat = bootstrp(nboot,bootfun,d1,...)
[bootstat,bootsam] = bootstrp(...)
bootstat = bootstrp(...,'Name'
,Value
)
bootstat = bootstrp(nboot,bootfun,d1,...)
чертит nboot
загрузите выборки данных, вычисляет статистику по каждой выборке с помощью bootfun
, и возвращает результаты в матричном bootstat
. nboot
должно быть положительное целое число. bootfun
указатель на функцию, заданный с @
. Каждая строка bootstat
содержит результаты применения bootfun
к одной выборке начальной загрузки. Если bootfun
возвращает матрицу или массив, затем этот выход преобразован в вектор-строку для устройства хранения данных в bootstat
.
Третьи и более поздние входные параметры (d1,...
) данные (скаляры, вектор-столбцы или матрицы) раньше создавал входные параметры к bootfun
. bootstrp
создает каждую выборку начальной загрузки путем выборки с заменой из строк нескалярных аргументов данных (они должны иметь одинаковое число строк). bootfun
принимает скалярные неизменные данные.
[bootstat,bootsam] = bootstrp(...)
возвращает n
- nboot
матрица индексов начальной загрузки, bootsam
. Каждый столбец в bootsam
содержит индексы значений, которые чертились от исходных наборов данных, чтобы составить соответствующую выборку начальной загрузки. Например, если d1,...
каждый содержит 16 значений и nboot = 4
, затем bootsam
16 4 матрица. Первый столбец содержит индексы этих 16 значений, чертивших от d1,...
, для первой из четырех выборок начальной загрузки второй столбец содержит индексы для второй из четырех выборок начальной загрузки и так далее. (Индексы начальной загрузки являются тем же самым для всех наборов входных данных.), Чтобы получить выходные выборки bootsam
не применяя функцию, набор bootfun
опустеть ([]
).
bootstat = bootstrp(...,
использует дополнительные аргументы, заданные одним или несколькими 'Name'
,Value
)Name,Value
парные аргументы. Пары "имя-значение" должны появиться после аргументов данных. Доступные пары "имя-значение":
'Weights'
— Веса наблюдения. weights
значение должно быть вектором неотрицательных чисел по крайней мере с одним положительным элементом. Число элементов в weights
должно быть равно количеству строк в нескалярных входных параметрах к bootstrp
. Чтобы получить одну начальную загрузку реплицируют, bootstrp
выборки N из N с заменой с помощью этих весов в качестве вероятностей выборки многочлена.
'Options'
— Значение является структурой, которая содержит опции, задающие, вычислить ли итерации начальной загрузки параллельно, и задающий, как использовать случайные числа во время выборки начальной загрузки. Создайте структуру опций с statset
. Применимый statset
параметры:
'UseParallel'
— Если true
Parallel Computing Toolbox™ установлен, вычислите итерации начальной загрузки параллельно. Если Parallel Computing Toolbox не установлен, расчет происходит в последовательном режиме. Значением по умолчанию является false
, значение последовательного расчета.
UseSubstreams
— Установите на true
вычислить параллельно восстанавливаемым способом. Значением по умолчанию является false
. Чтобы вычислить восстанавливаемо, установите Streams
к типу, позволяющему подпотоки: 'mlfg6331_64'
или 'mrg32k3a'
.
Streams
— RandStream
объектный массив или массив ячеек таких объектов. Если вы не задаете Streams
, bootstrp
использует поток по умолчанию или потоки. Если вы принимаете решение задать Streams
, используйте отдельный объект кроме случая
UseParallel
true
UseSubstreams
false
В этом случае используйте массив ячеек тот же размер в качестве Параллельного пула.
RandStream
| bootci
| histogram
| ksdensity
| parfor
| random
| randsample
| statget
| statset