bootstrap区间

Bootstrap区间是指通过Bootstrap重采样方法，通过对原始样本进行有放回抽样，生成多个新的样本集，然后通过统计分析这些新样本集的结果，得到参数的分布情况，并进一步计算置信区间。Bootstrap方法可以用来估计参数的置信区间，即参数的估计值的不确定性范围。

通过Bootstrap方法，可以通过以下步骤计算置信区间：
1. 从原始样本中有放回地抽取一个样本，形成一个新的样本集。
2. 根据新的样本集计算所需的统计量，比如均值或中位数。
3. 重复进行步骤1和步骤2，生成多个新的样本集，并计算相应的统计量。
4. 根据生成的统计量的分布情况，计算置信区间，一般常用百分位法来计算置信区间的下限和上限。

通过Bootstrap重采样方法，可以更好地估计样本的参数，同时考虑了样本的不确定性，进而提供了参数的置信区间估计。 Bootstrap方法在统计学和机器学习领域有广泛的应用，可以用于估计各种统计量的置信区间，进一步进行参数估计和假设检验。 在实际应用中，Bootstrap方法可以帮助我们更好地理解样本数据的分布情况，从而更准确地进行数据分析和决策。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Bootstrap重采样进行参数估计 - 置信区间](https://blog.csdn.net/qq_33934427/article/details/124030782)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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