bootstrap方法的工作原理是甚么

Bootstrap方法是一种统计学方法，用于估计一个参数的抽样散布。它的工作原理是通过量次重复抽样，构建大量的抽样散布，并通过这些抽样散布来估计参数的置信区间或假定检验。

具体来讲，Bootstrap方法包括以下步骤：

1. 从原始数据集中有放回地随机抽取若干个样本，通常抽取的样本量与原始数据集的大小相同。

2. 对每一个抽样样本计算所需的统计量，比如均值、中位数等。

3. 重复上述抽样进程屡次，通常重复1000次或更屡次。

4. 根据这些抽样得到的统计量，构建统计量的抽样散布。

5. 利用抽样散布来估计参数的置信区间或进行假定检验。

通过Bootstrap方法，可以免对数据散布假定的局限性，同时也能够更好地处理非参数统计问题。因此，Bootstrap方法在统计学中被广泛利用于参数估计和假定检验。