Bootstrap是非參數統計中一種重要的估計統計量變異性，並可進行統計量區間估計的統計方法，也稱為自助法。
其核心思想與基本步驟如下：
（1） 採用重複抽樣技術從原始樣本中抽取一定數量（可自行給定，一般與原始樣本相同）的樣本，此過程允許重複抽樣。
（2） 根據抽出的樣本計算待估計的統計量T。
（3） 重複上述N次（一般大於1000），得到N統計量T。
（4） 計算上述N個統計量T的樣本方差，以此估計統計量T的變異數。
應該說Bootstrap是現代統計學較為流行的統計方法，在小樣本時效果很好。透過方差的估計可以建構信賴區間等，其應用範圍進一步延伸。
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