bootstrap方法是一种基于计算机的方法，用于将准确度指标分配给样本估计值（Efron和Tibshirani 1994）。该技术允许使用非常简单的方法估计几乎所有统计数据的样本分布（Varian 2005）。
引导方法通常优于方差分析对于小型数据集或样本分布非正态的情况。
另请参见
方差分析,折刀,置换测试,重新采样统计
与Wolfram一起探索| Alpha
工具书类
Aksenov，S.“Bootstrap的置信区间”http://library.wolfram.com/infocenter/MathSource/4272/.切尔尼克，M.R.先生。引导数据库方法：从业者指南。纽约：威利，1999年。戴维森，交流。和Hinkley，D.V。引导数据库方法及其应用。英国剑桥：剑桥大学出版社，1997Efron，B.和Tibshirani，R.J。安引导程序简介。佛罗里达州博卡拉顿：CRC出版社，1994年。穆尼，C.Z.公司。和Duval，R.D。引导：统计推断的非参数方法。萨奇，1993年。Siniksaran，R.“BootStrapPackage:Bootstrap算法包平均值、简单线性回归模型和相关系数。"http://library.wolfram.com/infocenter/MathSource/815/.瓦里安，H.“引导教程”数学杂志。 9, 768-775, 2005.引用的关于Wolfram | Alpha
引导程序方法
引用如下：
埃里克·魏斯坦（Eric W.Weisstein）。“引导方法。”发件人数学世界--Wolfram Web资源。https://mathworld.wolfram.com/BootstrapMethods.html
主题分类
