Bootstrap方法是一種統計技術，用於估計樣本統計量的分布。它的工作原理是通過對原始數據進行有放回的抽樣，構建出許多可能的樣本，並從這些樣本中估計統計量和它們的標準誤差、置信區間等統計信息。Bootstrap方法的核心思想是利用大數定律，通過抽樣分布來逼近總體分布，從而對總體進行估計和推斷。這種方法特別適用於小樣本數據集或當傳統參數方法不適用時。此外，Bootstrap方法還可以用於估計樣本統計量的標準誤差、置信區間，進行假設檢驗，以及模型診斷和檢驗等。
Bootstrap方法的基本步驟如下：
從原始數據集中進行有放回的隨機抽樣，形成一個新的樣本。
在每個新生成的樣本上計算感興趣的統計量。
重複上述兩步多次，生成統計量的多個估計值。
通過觀察所有估計值的分布來評估統計量的分布、置信區間等。
雖然Bootstrap方法是一種強大的統計技術，但也存在一些缺點和局限性，例如計算量大、依賴樣本數據、對極端值敏感，以及可能無法處理複雜的依賴結構等。