bootstrap检验

Bootstrap检验是一种基于重抽样的假设检验方法，它可以用来检验统计假设的置信区间、方差、均值等参数的显著性。它的基本思想是通过从样本中重复抽取一定数量的自助样本，然后对这些自助样本进行参数估计，最终得到估计值的分布，从而计算出假设检验的p值或置信区间。Bootstrap检验通常用于样本较小或分布不满足正态分布的情况下，可以减小假设检验的偏差和误差，提高检验的可靠性。