非参数自助法，又称自助法或重抽样法，是一种统计学中用于估计样本统计量分布的方法。这种方法不依赖于原始数据的分布假设，因此在处理未知分布或分布复杂的样本数据时非常有用。具体来说，非参数自助法通过以下步骤实现：
1. 数据复制：首先，从原始样本中随机抽取与原始样本大小相同的子样本，这个过程重复进行多次，每次抽取都是随机的。
2. 数据替换：在每次复制得到的子样本中，用原始样本中的其他数据替换掉部分或全部数据点。
3. 计算统计量：对每次复制后的子样本计算感兴趣的统计量，如均值、中位数等。
4. 分布估计：通过收集所有计算得到的统计量，可以估计原始样本统计量的分布。
非参数自助法在处理数据时具有以下优点：
- 不需要关于数据分布的先验知识；
- 对异常值和极端值不敏感；
- 可以用于构建置信区间和进行假设检验。
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