二、Bootstrap 假设检验

Bootstrap假设检验理论上分为参数和非参数的假设检验。其基本思想是在无效假设成立的前提下有放回地抽样来得到检验统计量的抽样分布，然后，计算检验统计量大于等于原样本检验统计量的比例来估计假设检验的P值，并根据P值大小来得出结论。由于Bootstrap不要求无效假设下的检验统计量的对称性，所以，理论上有比Per mutation test更广泛的应用。而Per mutation test有着计算量相对较小的优点，所以其在假设检验方面的实际应用并没有Per mutation test那么广泛（详见本卷第7 ......