bootstrap结果输出：点估计：总体统计量的估计值置信区间：估计值的可能性范围p 值：假设无显着差异时，观测统计量出现的概率通过重复采样，bootstrap提供点估计、置信区间和p值，帮助评估总体统计量的准确性和假设的有效性。

Bootstrap 结果的输出

Bootstrap 是一个用于数据采样的统计方法。通过从原始数据中重复采样，它可以提供对总体统计量的估计。

输出格式

Bootstrap 结果通常以以下格式输出：

• 点估计：原始数据样本的统计量的估计值。
• 置信区间：对总体统计量的置信区间，表示估计值的可能性范围。
• p 值：假设 H0（无显着差异）为真时，观测统计量出现的概率。

输出 interpretation

• 点估计：它代表总体统计量的最佳估计值，但存在一个置信区间。
• 置信区间：它表示点估计的精度。置信区间越窄，估计就越精确。
• p 值：它用于检验假设 H0。p 值小于预定义的显著性水平 (例如，0.05) 表明 H0 可能不成立。

示例

假设我们有 100 个数据的样本，平均值为 50。通过 Bootstrap，我们可以生成 1000 个重复样本，每个样本的平均值。Bootstrap 结果可能是：

• 点估计：52
• 置信区间：[51, 53]
• p 值：0.02

解释：

• 点估计表明总体平均值约为 52。
• 置信区间表明，我们对总体平均值的估计具有 95% 的信心，它介于 51 和 53 之间。
• p 值为 0.02 表示当 H0 为真时，观察到平均值 52 的概率很低，这表明 H0 可能不成立。