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Bootstrap估计由于其不需要对样本分布作任何假设和在小样本情况下有独特的优势,而被广泛应用于金融,统计,信号处理等领域。本文讨论了基于BootStrap的置信区间估计方法,在此基础上,提出了BootStrap和Jackknife联合（JAB）的置信区间估计方法,最后采用仿真数据对几种方法进行了对比分析,验证了该方法的有效性。