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Bootstrap方法是一种统计学方法，用于估计一个参数的抽样分布。它的工作原理是通过多次重复抽样，构建大量的抽样分布，并通过这些抽样分布来估计参数的置信区间或假设检验。
具体来说，Bootstrap方法包括以下步骤：
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从原始数据集中有放回地随机抽取若干个样本，通常抽取的样本量与原始数据集的大小相同。
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对每个抽样样本计算所需的统计量，比如均值、中位数等。
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重复上述抽样过程多次，通常重复1000次或更多次。
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根据这些抽样得到的统计量，构建统计量的抽样分布。
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利用抽样分布来估计参数的置信区间或进行假设检验。
通过Bootstrap方法，可以避免对数据分布假设的局限性，同时也可以更好地处理非参数统计问题。因此，Bootstrap方法在统计学中被广泛应用于参数估计和假设检验。
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