上节课内容总结n统计推断基本概念n统计模型：参数模型与非参数模型n统计推断/模型估计：点估计、区间估计、假设检验n估计的评价：无偏性、一致性、有效性、MSEn偏差、方差、区间估计nCDF估计：n点估计、偏差、方差及区间估计n统计函数估计n点估计n区间估计/标准误差n影响函数nBootstrapnBootstrap也可用于偏差、置信区间和分布估计等计算1本节课内容n重采样技术（resampling）nBootstrapn刀切法（jackknife）2引言n 是一个统计量，或者是数据的某个函数，数据来自某个未知的分布F，我们想知道 的某些性质（如偏差、方差和置信区间）n假设我们想知道 的方差n如果 的形式比较简单，可以直接用上节课学习的嵌入式估计量 作为 的估计n例：，则n ，其中 n ，其中n问题：若 的形式很复杂（任意统计量），如何计算/估计？3Bootstrap简介nBootstrap是一个很通用的工具，用来估计标准误差、置信区间和偏差。由Bradley Efron于1979年提出，用于计算任意估计的标准误差n术语“Bootstrap”来自短语“to pull oneself up
