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
魔法映像企业网站管理系统
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技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
- 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。
