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Bootstrapping方法是一种统计学上常用的非参数估计方法,它通过从样本数据中反复抽取子样本,并对每个子样本进行统计分析,来估计总体参数的分布和置信区间,这种方法不依赖于总体分布的具体形式,因此在处理未知分布或分布复杂的情况时尤为有效,Bootstrapping方法可以应用于多种统计量,如均值...
Bootstrap方法的基本思想是通过自举样本来估计总体参数,它首先从一个初始样本中随机抽取多个子样本,然后在这些子样本上估计参数,最后利用这些估计值来构建一个参数的置信区间,这种方法不需要对总体分布做任何假设,能够有效地处理小样本问题,并且能够提供对总体参数的可靠估计。...