Bootstrap又称自展法,是用小样本估计总体值的一种非参数方法,在进化和生态学研究中应用十分广泛.例如进化树分化节点的自展支持率等. Bootstrap的思想,是生成一系列bootstrap伪样本,每个样本是初始数据有放回抽样.通过对伪样本的计算,获得统计量的分布.例如,要进行1000次bootstrap,求平均值的置信区间,可以对每个伪样本计算平均值.这样就获得了1000个平均值.对着1000个平均值的分位数进行计算, 即可获得置信区间.已经证明,在初始样本足够大的情况下,bootstra…