R bootstrap抽样

R中的bootstrap抽样是一种统计方法，用于通过从原始数据中重复抽取样本来估计统计量的分布。它可以帮助我们估计参数的置信区间或评估模型的稳定性。在R中，可以使用"boot"包来进行bootstrap抽样。

首先，我们需要定义一个函数来计算我们想要估计的统计量。例如，我们可以使用lm函数来拟合线性回归模型，并返回其中一个系数的估计值。然后，我们可以使用boot函数来执行bootstrap抽样。该函数需要指定原始数据、要估计的函数和抽样次数。最后，我们可以使用plot和hist函数来可视化bootstrap抽样的结果。

需要注意的是，bootstrap抽样是一种替换抽样方法，意味着每次抽样时观测值可以被选择多次或根本不被选择。这种方法可以帮助我们更好地理解估计量的不确定性，并提供对参数的置信区间的估计。

总之，R中的bootstrap抽样是一种强大的统计方法，可以用于估计统计量的分布和参数的置信区间。它可以通过重复抽取样本来模拟从总体中抽取样本的过程，并提供对估计量的不确定性的评估。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/125616612)[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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [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^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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