Bootstrap法，也稱為自助法，是一種強大的統計技術。它主要通過以下步驟發揮作用：
基本原理。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。
套用範圍。Bootstrap法可以用於估計樣本統計量的標準誤差、置信區間等統計信息，從而對總體進行推斷和預測。它的套用範圍很廣，包括但不限於樣本統計量的標準誤差估計、置信區間的估計、假設檢驗、模型診斷和檢驗、變數選擇和模型最佳化等。
優點。它無需對分布特性做嚴格的假定就能進行推斷分析，因為它使用的分布就是真實數據的分布。這意味著Bootstrap法在處理小樣本數據集或當傳統參數統計方法不適用時特別有效。
局限性。包括計算量大、依賴樣本數據的質量和代表性、對極端值敏感以及可能無法處理複雜的依賴結構。
總的來說，Bootstrap法是一種非常有用的統計技術，為科學研究和實踐提供了重要的支持。