重采样技术

使用引导、折叠和交叉验证重新抽样数据集

当参数检验假设不满足时，或对于来自非正态分布的小样本，使用重采样技术估计样本数据的描述性统计量和置信区间。引导方法从样本数据中选取替换的随机样本，估计感兴趣参数的置信区间。重叠使用样本数据的子集系统地重新计算感兴趣的参数，每次在子集中留下一个观察结果(分析重采样)。从这些计算中，它估计了整个数据样本感兴趣的参数。如果您拥有Parallel Computing Toolbox™许可，则可以使用并行计算来加速重采样计算。

功能

`bootci`	引导置信区间
`bootstrp`	引导抽样
`crossval`	使用交叉验证估计损失
`datasample`	从数据中随机抽样，有或没有替换
`重叠`	重叠采样
`randsample`	随机样本