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Bootstrapping 在统计学和机器学习中指的是一种重采样技术，用于估计统计量的样本分布。它涉及从原始数据集中反复抽取样本（替换），并使用这些样本计算感兴趣的统计量。通过重复此过程多次，我们可以创建一个统计量的经验分布，这可以用来推断其总体参数。

Bootstrapping 背后的关键思想是，如果我们从原始数据集中抽取大量样本，那么这些样本的分布应该接近于总体分布。因此，我们可以使用引导样本分布来估计总体参数，例如均值、标准差和置

bootstrapping 的一个主要优点是它是一个非参数方法，这意味着它不对总体分布做出任何假设。这使得它成为处理非正态分布或未知分布数据的有用工具。此外，bootstrapping 相对容易实现和理解，即使对于没有强大统计背景的人来说也是如此。

bootstrapping 在各种环境中都有应用，包括：

• 估计统计量的标准误差： Boots

  

  trapping 可用于估

  

  计统计量的标准误差，例如样本均值或中位数。
• 构建置信区间： Bootstrapping 可用于为总体参数构建置信区间。
• 假设检验： Bootstrapping 可用于执行假设检验，例如检验两个总体均值之间是否存在显着差异。
• 模型选择： Bootstrapping 可用于比较不同统计模型的性能。

总的来说，bootstrapping 是一种功能强大的通用技术，可用于从数据中提取有意义的见解。它是一种非参数方法，使其成为处理非正态或未知分布数据的有用工具。石家庄人才网小编认为，Bootstrapping 相对容易实现和理解，已成为各种统计和机器学习应用中的流行工具。

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