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Bootstrap检验是一种重采样技术，用于估计统计量的抽样分布。它通过从原始数据中反复抽取样本（有放回）来创建多个模拟数据集，然后在每个模拟数据集上计算统计量。这些统计量的分布提供了有关原始样本统计量变异性和不确定性的信息。

Bootstrap检验的基本思想是，如果我们从总体中抽取了许多个样本，那么这些样本的分布应该与原始样本的分布相似。因此，我们可以通过从原始样本中反复抽取样本（有放回）来模拟从总体中抽取多个样本的过程。石家庄人才网小编提醒您，这些模拟样本称为“bootstrap样本”。

1. 从原始数据集中随机抽取一个样本，大小与原始数据集相同。允许重复抽取相同的观测值（即有放回抽样）。

>计算并记录你感兴趣的统计量（例如，均值、中位数、回归系数等）。<



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2. 重复步骤 1 和 2 多次（例如，1000 次或更多），以生成统计量的 bootstrap 分布。
3. 使用 bootstrap 分布来估计统计量的置信区间、标准误差或 p 值。

Bootstrap检验的优点是可以用于各种统计量，即使在数据不满足参数检验的假设时也能使用。例如，它可以用于非正态分布的数据、小样本量或难以推导统计量理论分布的情况。石家庄人才网小编认为，Bootstrap检验也被广泛用于各种统计分析中，例如假设检验、置信区间估计和模型选择。

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