【摘 要】
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随着计算机的高速发展，统计学新的研究方法和工具不断出现，推动了统计学的快速发展。美国统计学家Efron教授于1979年提出了Bootstrap这一新的统计方法。其基本思想就是把数值仿
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随着计算机的高速发展，统计学新的研究方法和工具不断出现，推动了统计学的快速发展。美国统计学家Efron教授于1979年提出了Bootstrap这一新的统计方法。其基本思想就是把数值仿真与古典统计学有机结合起来，利用小子样数据来进行统计计算，从而显著地解决了传统统计计算中存在的问题。它对于总体的分布，可以不做任何假设，直接利用样本数据，结合计算机技术进行统计推断。该方法不仅在只能够获得少量样本的情况下，可以产生再生大样本，而且可以利用再生样本进一步来确定位置分布参数的分布。
本文所研究的对象m相依数据为非独立同分布的情况，在实际生活中有广泛的应用。
本文采用Bootstrap方法估计弱平稳m相依样本均值，从理论上证明了Bootstrap逼近，讨论了有关收敛速度，并通过计算机模拟，得到了较好的结果，从而论证了Bootstrap方法的有效性和可行性。
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