統計方法
拔靴法（Bootstrapping）是一種統計方法，它通過從原始數據集中重複抽樣來估計樣本統計量的抽樣分佈。這種方法不需要對數據的分佈做出嚴格的假設，因爲它直接使用真實數據的分佈。具體來說，拔靴法通過以下步驟進行：
從原始數據集中進行有放回的隨機抽樣，生成一箇新的樣本。
使用這個新樣本計算感興趣的統計量（例如，樣本均值、中位數等）。
重複上述兩個步驟多次，以生成多箇不同的樣本和對應的統計量估計值。
分析這些估計值的分佈，以瞭解統計量的抽樣不確定性。
拔靴法的優點在於其靈活性和實用性，它可以在不假定數據分佈的情況下提供統計量的置信區間或標準誤差等估計。此外，拔靴法對於處理小樣本數據特別有用，因爲它能夠利用有限的樣本信息來估計更大的樣本分佈。
除了在統計學中的應用，拔靴法也被用作一種比喻，指利用現有資源來創業或發展的策略。這種用法源自硅谷，描述的是一種從基礎開始，逐步擴大規模的過程。
綜上所述，拔靴法既是一種強大的統計工具，也是一種創新的創業策略。