Bootstrap方法是一種統計學方法，用于估計一個參數的抽樣分布。它的工作原理是通過多次重復抽樣，構建大量的抽樣分布，并通過這些抽樣分布來估計參數的置信區間或假設檢驗。
具體來說，Bootstrap方法包括以下步驟：
從原始數據集中有放回地隨機抽取若干個樣本，通常抽取的樣本量與原始數據集的大小相同。
對每個抽樣樣本計算所需的統計量，比如均值、中位數等。
重復上述抽樣過程多次，通常重復1000次或更多次。
根據這些抽樣得到的統計量，構建統計量的抽樣分布。
利用抽樣分布來估計參數的置信區間或進行假設檢驗。
通過Bootstrap方法，可以避免對數據分布假設的局限性，同時也可以更好地處理非參數統計問題。因此，Bootstrap方法在統計學中被廣泛應用于參數估計和假設檢驗。
