Bootstrap方法是一種統計學上的重采樣方法，用來估計統計量的抽樣分布和標準誤。它通過從原始樣本中有放回地抽取多個子樣本，并在每個子樣本上進行統計分析，從而得到一系列的統計量估計值。這些估計值可以用來計算統計量的抽樣分布和標準誤，從而進行假設檢驗、置信區間估計等統計推斷。Bootstrap方法的主要優點是不需要對總體分布做出任何假設，能夠靈活地應用于各種復雜的統計問題。
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