本文介绍了统计学中的Bootstrap方法，用于非参数重采样以估计统计量，特别是聚焦于如何利用Bootstrap方法来估算均方误差（MSE）。通过Python代码示例，展示了如何生成数据，计算MSE，并应用Bootstrap进行重采样。最后，通过直方图展示Bootstrap估计的MSE分布，强调其在统计推断和机器学习中的应用价值。
统计学中的bootstrap方法是一种用于估计统计量的非参数重采样方法。它通过从原始样本中有放回地抽取多个样本，并基于这些重复抽样样本进行统计推断。在这篇文章中，我们将探讨如何使用bootstrap方法来估计均方误差，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入一些必要的Python库，包括numpy和matplotlib：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们定义一个函数来生成原始样本。在这个例子中，我们使用一个简单的线性模型来生成数据。我们假设有一个关于自变量x和因变量y的线性关系，其中y = 2x + ε，ε是服从正态分布的噪声项。
def generate_data(n)
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