参数bootstrap方法

参数bootstrap方法是一种非参数统计学的重要方法，用于估计统计模型中的参数和模型的精度。该方法通过从样本中进行有放回抽样，生成多个与原始样本大小相等的新样本，然后对每个新样本应用统计模型进行估计，最终通过对多个估计结果的平均值或中位数等进行汇总，得到最终的估计值和置信区间。通过这种方法，可以避免偏差和方差过大的问题，提高参数估计的准确性和稳定性，同时也可以对估计结果进行置信度评估。该方法在机器学习、数据挖掘、金融等领域得到广泛应用。