Bootstrap自抽樣法是一種統計方法，用于估計統計量的抽樣分布。下面是使用Bootstrap自抽樣法的基本步驟：
收集樣本數據：從總體中隨機抽取一定數量的樣本數據，這些樣本數據應當能夠代表總體。
基于樣本數據計算統計量：根據具體問題，計算出所需的統計量，例如均值、中位數、標準差等。
重復抽樣：從樣本數據中使用有放回抽樣的方法隨機抽取與原樣本數據量相同的樣本。重復這一過程多次（通常為1000次或更多），得到多個“虛擬”樣本。
計算統計量：對于每個虛擬樣本，計算所需的統計量。
分析抽樣分布：通過對得到的所有統計量進行分析，可以得到抽樣分布的信息，包括均值、標準差、置信區間等。
通過Bootstrap自抽樣法，可以利用有限的樣本數據來估計統計量的分布情況，從而進行更準確的統計推斷。
