bootstrap所问数据

bootstrap是一种统计学方法，用于通过从原始数据集中进行有放回抽样来估计统计量的分布。它可以用于估计均值、方差、置信区间等。

在引用中提到了使用bootstrap来估计均值的差异。具体来说，可以使用bootstrap来估计联系变量（每周每个学生练习的小时数）的均值差异。

在引用中提到了使用bootstrap的百分位数来构建置信区间。具体来说，可以通过从bootstrap分布中选择与所需置信水平相对应的百分位数来构建置信区间。

以下是使用bootstrap估计均值差异和构建置信区间的示例代码：

import numpy as np

# 原始数据集
data = [2, 4, 6, 8, 10]

# bootstrap抽样次数
 = 1000

# 用于存储bootstrap样本均值的数组
bootstrap_means = np.zeros(B)

# 进行bootstrap抽样和计算样本均值
for i in range(B):
    bootstrap_sample = np.random.choice(data, size=len(data), replace=True)
    bootstrap_means[i] = np.mean(bootstrap_sample)

# 估计均值差异
mean_difference = np.mean(bootstrap_means) - np.mean(data)

# 构建置信区间
confidence_interval = np.percentile(bootstrap_means, [2.5, 97.5])

print("均值差异: ", mean_difference)
print("置信区间: ", confidence_interval)

这段代码首先定义了原始数据集`data`，然后使用bootstrap方法进行1000次抽样，并计算每个bootstrap样本的均值。最后，通过计算bootstrap样本均值的均值与原始数据集均值之间的差异来估计均值差异，并使用bootstrap样本均值的百分位数构建置信区间。