Bootstrap抽样 python

Bootstrap抽样是一种非参数统计方法，用于对总体的分布特性进行统计推断。具体步骤如下：
1. 首先，生成总体数据集pop。
2. 接着，从总体数据集中随机抽取一个样本，并将该样本作为抽样数据集。
3. 重复以上步骤多次，每次都从总体数据集中随机抽取一个样本，并将所有的抽样数据集组合起来。
4. 根据抽样数据集，可以计算出感兴趣的统计值，比如均值、方差等。
通过多次抽样和计算，可以得到关于这些统计值的分布情况，进而进行统计推断。

在Python中，可以使用numpy库来实现Bootstrap抽样。首先，可以使用np.random.choice函数从总体数据集中随机抽取样本，例如：
np.random.seed(123)
pop = np.random.randint(0, 500, size=1000)
sample = np.random.choice(pop, size=300) # 进行抽样，样本数量为300

根据抽样结果，我们可以进行各种统计分析或推断，比如验证样本的男女比例是否和总体一致，或者进行其他模拟实验。 [4.1] [4.2]

参考文献：
Python | Bootstrap采样实现
Bootstrap是非参数统计方法，其实质是对观测信息进行再抽样，进而对总体的分布特性进行统计推断
具体实现代码示例
采样的Python实现<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python | Bootstrap采样实现](https://blog.csdn.net/qq_27782503/article/details/109290089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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