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bootstrap方法总结，Bootstrap常用方法与技巧概览
Bootstrap方法是一种用于估计统计模型参数的方法，通过从样本中反复抽取子样本，并构建多个模型来估计参数，其核心思想是利用多次抽样的结果来估计参数的分布，Bootstrap方法适用于大多数统计模型，可以用于参数估计、置信区间构建、假设检验等，其优点是无需复杂的数学推导，计算简单，适用于大数据分析...
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