bootstrap检验怎么做

Bootstrap检验是一种非参数统计方法，用于评估推断统计量的稳定性和置信区间的准确性。下面是进行Bootstrap检验的步骤：

1. 收集样本数据：首先，收集需要进行Bootstrap检验的样本数据。这些数据可以是来自任何领域的观测值，例如生物学、经济学或者医学。

2. 取样：从收集的样本数据中随机抽样，生成一个与原样本相同大小的有放回的二次抽样样本。这一步骤可以重复多次，生成多个Bootstrap样本。

3. 计算统计量：对于每个Bootstrap样本，计算所关心的统计量。例如，如果要评估均值的差异，则计算每个Bootstrap样本的均值。

4. 重复：重复步骤2和步骤3多次，生成多个Bootstrap样本的统计量。

5. 构建置信区间：基于生成的多个Bootstrap样本的统计量，构建置信区间。常见的方法是使用百分位法，从所有的统计量中选取上下百分之α/2的值作为置信区间。

6. 进行假设检验：使用生成的Bootstrap样本的统计量，进行假设检验。比较原样本的统计量与Bootstrap样本的统计量，计算p-value来评估原假设的拒绝程度。

7. 解释结果：根据假设检验的结果和置信区间的范围，可以得出结论。如果p-value小于显著性水平，则可以认为结果是显著的。如果区间不包含原假设的值，则可以认为结果是有统计学意义的。

总之，Bootstrap检验是一种通过构建重复的Bootstrap样本来评估统计量置信区间和进行假设检验的方法。通过这个方法，可以在没有对数据分布作出假设的情况下进行推断分析。