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大家好，今日小经来聊聊一篇关于bootstrap数据的含义，bootstrap数据是什么意思的文章，现在让我们往下看看吧！

1、Bootstrap数据是指用替换从总共n个样本中抽取n个样本。

2、在统计学中，bootstrap，即自助法，是从给定的训练集放回的均匀抽样。也就是说，每当选择一个样本时，它可能会被再次选择并再次添加到训练集。自助法由布拉德利埃夫隆于1979年在《统计年鉴》上发表。当样本来自总体时，可以描述为正态分布，其抽样分布为正态分布。

3、bootstrap的思想是生成一系列Bootstrap伪样本，每个伪样本都是初始数据，已经放回采样。通过伪样本的计算，得到统计量的分布。例如，进行1000次bootstrap并找出平均值的置信区间，可以计算每个哑样本的平均值。这样就得到1000个平均值。置信区间可以通过计算1000个平均值的分位数得到。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。

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