我正在尝试使用python中的bootstrap方法计算平均值的置信区间.假设我有一个包含100个条目的向量a,我的目标是使用bootstrap计算这100个值的平均值及其95%置信区间.到目前为止,我已经设法使用np.random.choice函数从我的向量重新采样1000次.然后对于具有100个条目的每个引导向量,我计算平均值.所以现在我有1000个bootstrap平均值和来自我的初始向量的单个样本均值,但我不知道如何从这里开始.我如何使用这些平均值来找到初始向量的平均值的置信区间？我在python中比较新,这是我第一次遇到bootstrap的方法,所以任何帮助都会非常感激.
为什么如果我有两个条件同时在函数中都返回正确的类型，我会收到警报。
控制到达非空函数的结尾 [-Wreturn-type]
bool EtherTrafGen::isGenerator()
{
if (multipacket) return par("destAddresses").stringValue()[0];
else if (!multipacket) return par("destAddress").stringValue()[0];
}
有什么方法可以纠正这种警报？