重采样技术

使用bootstrap、折刀和交叉验证重新取样数据集

当参数测试假设不满足时，或对于非正态分布的小样本，使用重采样技术估计描述性统计数据和置信区间。引导方法从样本数据中选择具有替换的随机样本，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，每次在子集中保留一个观测值(分析重采样)。通过这些计算，它估计了整个数据样本感兴趣的参数。如果您有一个并行计算工具箱™许可证，您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`	从数据中随机取样，有无替换
`重叠`	重叠采样
`randsample`	随机样本