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在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping，或自助抽樣法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上發表。當樣本來自总體，能以正态分布來描述，其抽樣分布為正态分布；但當樣本來自的总體無法以正态分布來描述，則以漸進分析法、自助法等來分析。採用隨機可置換抽樣（random sampling with replacement）。对于小数据集，自助法效果很好。
.632自助法
最常用的一种是.632自助法，假设给定的数据集包含d个样本。该数据集有放回地抽样d次，产生d个样本的训练集。这样原数据样本中的某些样本很可能在该样本集中出现多次。没有进入该训练集的样本最终形成检验集（测试集）。
显然每个样本被选中的概率是1/d，因此未被选中的概率就是(1-1/d)，这样一个样本在训练集中没出现的概率就是d次都未被选中的概率，即(1-1/d)d。当d趋于无穷大时，这一概率就将趋近于e-1=0.368，所以留在训练集中的样本大概就占原来数据集的63.2%。
参见
参考文献
范明/孟小峰. 数据挖掘：概念与技术. 机械工业出版社. 2012年8月: 241. ISBN 978-7-111-39140-1 （中文）.
統計學
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| | 描述統計學 |
连续概率 |
集中趋势 |
平均數（平方 · 算術 · 幾何 · 調和 · 算术-几何 · 几何-调和 · 希羅|平均數不等式） · 中位數 · 眾數
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| 离散程度 |
全距 · 標準差 · 變異係數 · 百分位數 · 四分差 · 四分位数 · 方差 · 標準分數 · 切比雪夫不等式
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| 分布形态 |
偏態 · 峰態
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| 离散概率 |
次數 · 列聯表
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推論統計學
和 假設檢定
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推論統計學 |
置信区间 · 區間估計 · 顯著性差異 · 元分析 · 貝氏推論
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| 实验设计 |
统计总量 · 抽样 · 重抽样（刀切法 · 自助法 · 交叉驗證） · 重复 · 阻碍 · 特敏度 · 區集
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| 样本量 |
统计功效 · 效应值 · 标准误差 · 零假设 · 對立假設 · 第一型和第二型誤差 · 統計檢定力
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| 常规估计 |
贝叶斯推论 · 區間估計 · 最大似然估計 · 最小距離估計 · 矩量法 · 最大间距
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Z检验 · 學生t檢驗 · F检验 · 卡方检验 · Wald检验 · 曼-惠特尼检验 · 秩和检验
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| 生存分析 |
生存函數 · 乘積極限估計量 · 對數秩和檢定 · 失效率 · 危險比例模式
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相关及
回归分析
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相关性 |
混淆變項 · 皮爾森積差相關係數 · 等級相關 (史匹曼等級相關係數 · 肯德等級相關係數) · 自由度
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線性模式 · 一般線性模式 · 廣義線性模式 · 方差分析 · 協方差分析
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非参数回归模型 · 半参数回归模型 · Logit模型
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