bootstrap检验

Bootstrap检验是一种基于自助重采样（bootstrap）技术的假设检验方法。它可以用于检验数据的分布是否符合某种特定假设。具体来说，Bootstrap检验的步骤如下：

1. 从原始数据集中随机抽取一定数量的样本，形成一个新的数据集。

2. 对新的数据集进行统计分析，得到一个统计量（例如平均值、标准差等）。

3. 重复步骤1和2，得到多个统计量。

4. 根据得到的多个统计量，计算出一个分布，用于描述这些统计量的变化范围和分布情况。

5. 将原始数据集作为一个整体，计算得到一个统计量。

6. 将步骤5得到的统计量与步骤4中得到的分布进行比较，从而得出原始数据集是否符合特定假设的结论。

需要注意的是，Bootstrap检验只是一种假设检验方法，不能用于证明某个假设的正确性，只能用于判断某个假设是否与数据相符。