内容简介
当统计量的抽样分布不是正态分布或未知，或利用常规最小二乘法估计回归系数得到的残差非正态，或抽样分布没有可用的分析方法时，我们不能用传统的参数方法来估计置信区间及做统计推断。此时可利用本书介绍的自助法来估计。
自助法是利用蒙特卡洛法从原样本中“重抽取”大量新样本，通过这些新样本得到统计量抽样分布的估计，再利用估计的抽样分布来做总体推断。本书介绍了四种自助置信区间法，并比较了它们的优缺点。作者认为，即使研究人员主要使用传统的推断方法，也可利用自助法来评估模型。本书采用许多真实数据举例说明自助法，并总结了怎么利用不同软件包来应用自助法进行一些统计推断的探索。
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