Bootstrap又称自展法，是用小样本估计总体值的一种非参数方法，在进化和生态学研究中应用十分广泛。例如进化树分化节点的自展支持率等。
Bootstrap的思想，是生成一系列bootstrap伪样本，每个样本是初始数据有放回抽样。通过对伪样本的计算，获得统计量的分布。例如，要进行1000次bootstrap，求平均值的置信区间，可以对每个伪样本计算平均值。这样就获得了1000个平均值。对着1000个平均值的分位数进行计算，即可获得置信区间。已经证明，在初始样本足够大的情况下，bootstrap抽样能够无偏得接近总体的分布。
下面是一个实例：
例如，假设有一批产品，随机抽出30个，使用寿命（天数）如下，试用bootstrap的方法估计这批产品寿命95%的置信区间。
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