1. 什么是bootstrap方法？ 🔄

在当今的数据分析和统计学领域，bootstrap方法是一种非常流行的技术，用于评估模型或估计量的不确定性。🔍 这个术语由Bradley Efron于1979年提出，意指“自己拉动自己的靴带”，象征着这种方法的强大能力——它能够从有限的数据样本中，通过自助重采样（即有放回地抽取样本）来模拟总体分布。🌱

简单来说，当你有一组数据时，可以通过随机抽取（允许重复抽取）的方式创建多个新的样本集，然后对每个新样本集进行分析。这样做可以让你获得关于原始估计值稳定性和可靠性的更多信息，如标准误差、置信区间等。🛠️ 由于其非参数性质和易于实现的特点，bootstrap方法被广泛应用于各种统计分析场景中，从医学研究到金融预测，无处不在。📊

通过使用bootstrap方法，研究人员可以更加自信地解释他们的发现，并更好地理解数据背后的真实情况。🌟