bootstrap方法可以通過重複抽樣，獲得一定規模的樣本量，進而得到統計量的經驗分布並進行區間估計。bootstrap理論是一種新的增廣樣本統計方法，它的無先驗性，以及計算過程中只需要有限的觀測資料，使其可方便地應用於小樣本資料處理。
bootstrap 方法的實質就是再抽樣過程，通過對觀測資料的重新抽樣產生再生樣本來模擬總體分布。計算r(x,f)分布特徵的基本步驟如下：
步驟：（1）對原始資料重複抽樣，得到一定數量的子樣本；
（2）對每個子樣本計算相關的統計量；
（3）將子樣本的統計量按從小到大排序，得到bootstrap經驗分布；
（4）根據控制圖的控制限要求，上下限取bootstrap經驗分布的相應分位數，構建樣本統計量控制圖。
在具體實施中，需要考慮原始觀測樣本的樣本量以及抽樣次數。要保證應用bootstrap方法進行估計的有效性，至少要有8個觀察值。相關文獻中提出根據實際情況,觀測樣本越多越好；efron和tibshirani研究提出重複抽樣次數一般取1000~3000。
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