总体什么样子不知道，你有的只有样本容量为n的一个样本。然后比如说你构造了一个检验统计量，并推导出大样本下渐近的服从正态分布。然而，实际应用中样本量总是有限的，用大样本下的渐近分布做统计推断效果不一定好。所以你需要用自助法去求一个critical value或p值。想法是首先你用原样本计算一下统计量的取值，记为t。然后，你从容量为n的原样本有放回的抽样n次，这样形成一个容量同样为n的样本，用这个新样本算一下你构造的统计量的取值，记为t1，然后再从原来的样本里面有放回的抽样n次，形成第二个容量为n的样本，再用这个新样本算一下你构造的统计量的取值，记为t2，以此类推，重复上述步骤B次。就得到t1, t2 ,......, tB. 然后你将这B个数从大到小排列，如果你做size是5%的假设检验，就取这一组数的5%的分位数，然后去和t比较。

建议楼主看看浙江大学出版社盛聚等编的最新版的《概率论与数理统计》关于bootstrap的基本概念和定义，其实还是很好理解的。

感谢回答，明白多了，还有一问：

然后，你从容量为n的原样本有放回的抽样n次，这样形成一个容量同样为n的样本，用这个新样本算一下你构造的统计量的取值，记为t1，然后再从原来的样本里面有放回的抽样n次，形成第二个容量为n的样本，再用这个新样本算一下你构造的统计量的取值，记为t2，

上面这段话里，就是说每次从n个样本里抽一个，有放回，然后抽n次，就形成一个容量为n的样本，是这样吗？
如果形成B个样本，那么实际就抽过了n*B次，对吗？

恩我去找找

请问这个过程如何通过软件实现呢 最好是stata~谢谢！