У вас есть только одна историческая выборка, но нужно прикинуть распределение выборочного среднего без повторного сбора данных. Какой подход наиболее уместен?

Когда повторно собрать данные нельзя, бутстрэп даёт практический способ оценить разброс статистики: многократно строится псевдовыборка с возвращением, и для каждой пересчитывается среднее. Распределение этих повторных средних приближает выборочное распределение и помогает оценить стандартную ошибку и доверительный интервал. Это особенно полезно, когда статистика нелинейная или когда предпосылки нормальности сомнительны. Частая ошибка — забывать, что бутстрэп наследует смещения и структуру исходной выборки и не лечит плохо собранные данные.