Bootstrap检验

Bootstrap检验是一种基于自助法（bootstrap）的统计检验方法，它可以用于估计统计量的抽样分布、计算置信区间和假设检验。具体地说，Bootstrap检验通过从原始数据中有放回地进行重复抽样，生成多个数据集，然后在每个数据集上计算感兴趣的统计量，最终得到估计量的抽样分布。通过比较原始数据与生成的抽样分布，可以得出置信区间和进行假设检验。

Bootstrap检验的优点在于它不需要对数据分布做出任何假设，可以适用于任何类型的数据，而且可以通过计算机程序进行自动化处理。但是，Bootstrap检验也有一些限制，比如对于大样本数据，自助法可能会导致计算时间过长。此外，Bootstrap检验也要求原始数据的样本足够大，以保证生成的重复样本可以覆盖整个总体。