重复采样并替换，直到超过阈值

重复采样并替换是一种统计学方法，用于生成具有一定样本量的随机样本。该方法通过从原始数据集中随机选择样本，并将选择的样本放回原始数据集中，使得每次采样都有机会选择相同的样本。这种方法的目的是通过多次采样来模拟原始数据集的分布，并获得更多的样本以进行统计分析。

重复采样并替换的优势在于可以有效地增加样本量，从而提高统计分析的准确性和可靠性。通过多次采样，可以获得更多的样本数据，从而减小由于样本数量不足而引起的抽样误差。此外，重复采样并替换还可以用于估计样本统计量的分布情况，如均值、方差等。

重复采样并替换在各种领域都有广泛的应用场景。例如，在机器学习中，可以使用重复采样并替换来生成训练集和测试集，以评估模型的性能和泛化能力。在统计推断中，可以使用重复采样并替换来进行参数估计和假设检验。此外，重复采样并替换还可以用于数据挖掘、模拟实验、风险评估等领域。

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