Bootstrap方法是一种统计学上的重采样方法，用来估计统计量的抽样分布和标准误。它通过从原始样本中有放回地抽取多个子样本，并在每个子样本上进行统计分析，从而得到一系列的统计量估计值。这些估计值可以用来计算统计量的抽样分布和标准误，从而进行假设检验、置信区间估计等统计推断。Bootstrap方法的主要优点是不需要对总体分布做出任何假设，能够灵活地应用于各种复杂的统计问题。