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bootstrap抽样方法，Bootstrap抽样方法在数据分析中的应用
Bootstrap抽样方法是一种统计学上的重采样技术，用于估计样本统计量的分布，它通过从原始数据中随机抽取样本，然后对每个样本进行统计分析，以模拟样本分布，这种方法有助于评估统计量的稳健性，并用于构建置信区间和进行假设检验，在Bootstrap过程中，每个样本的抽取都是独立的，且大小与原始样本相同，...
bootstrap方法中文叫啥，Bootstrap方法中文称为自助法或自助重采样法。
bootstrap方法在中文中通常被称为“自助法”或“自助抽样法”，这是一种统计学方法，通过从样本中随机抽取子样本，然后在这些子样本上重复进行统计推断，以估计总体的参数，这种方法在处理小样本数据时尤其有用，可以帮助减少样本量不足带来的影响。...
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