R bootstrap

回答: 在R中，bootstrap是一种统计方法，用于通过重复抽样来估计参数的分布。它可以通过使用boot包中的函数来实现。首先，我们需要定义一个函数来估计我们感兴趣的参数，例如β系数。然后，我们可以使用boot函数来进行自举，指定bootstrap样本的数量。通过绘制直方图和计算统计量的置信区间，我们可以对参数的分布进行分析。在bootstrap过程中，我们可以使用boot.ci函数来计算参数的置信区间。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [R语言Bootstrap(自举法，自抽样法)估计回归置信区间分析股票收益](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/123645065)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [R语言统计分析：bootstrap方法](https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/126960369)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]