回答（1）

代码小兵279

bootstrap方法的基本思想是将原样本当做“总体”，通过对原样本进行有放回的重复抽样,抽取大量新的子样本并利用子样本计算感兴趣的统计量及构筑置信区间的过程。

通常提到bootstrap方法时我们指的是非参数百分位bootstrap方法，作为一种非参数统计方法，它对参数总体分布形态没有要求，且可以在样本相对较小的时候得到有效的统计推断，是一种简洁高效的统计方法。

当然其实现在bootstrap方法的发展很快，除了非参数bootstrap方法，也出现了参数bootstrap方法，而且每种方法下面都包含了若干子方法。

时间：07-12 12:31 查看回复 (0) 回复 0 0 举报