拔靴法（Bootstrapping）是一種統計學方法，主要用於在有限的樣本數據上進行統計推斷。這種方法通過有放回的重複抽樣來擴大樣本集，從而重新建立一個足以代表總體分布的大樣本。拔靴法的實現原理包括：
概念：拔靴法是一種利用樣本數據來描述總體特性的方法，它不斷地從真實數據中進行抽樣，以替代先前生成的樣本。
特徵：
重複抽樣：從原始樣本中重複抽取新的樣本，每次抽取都形成一個新的樣本集合。
樣本數量：樣本數量越大，對於估計結果的準確性越有利。
分布假定：拔靴法不需要對分布特性做嚴格的假定，因為它使用的數據本身就是真實數據。
統計量分析：通過分析新樣本內統計量的變化，對抽樣分布進行經驗估計。
拔靴法的優點在於簡單易行，操作方便，且能夠進行推斷分析，而無需對分布特性做嚴格的假定。然而，這種方法也存在一定的局限性，其使用的準確性會受到原始樣本中假設的成立與否的影響。通常，新樣本的數量會被擴增到1000-10000，如果計算成本較小或對精度要求較高，新樣本的數量可以進一步增加。