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从数据的随机子集自举回归系数

是指在统计学中，通过使用自助法（bootstrap）来估计回归模型中的系数。自助法是一种非参数统计方法，它通过从原始数据集中有放回地抽取随机子集来创建多个新的数据集，然后在每个新数据集上进行回归分析，最后通过对所有回归结果的统计汇总来估计回归系数的分布。

自助法的优势在于可以通过生成多个数据集来模拟原始数据集的分布，从而得到更准确的回归系数估计。它可以解决原始数据集样本量不足的问题，并且可以通过计算回归系数的置信区间来评估估计的准确性。

应用场景：

在回归分析中，当原始数据集样本量较小或者存在较多噪声时，可以使用自助法来估计回归系数。
在机器学习中，可以使用自助法来评估模型的稳定性和准确性，特别是在样本量有限的情况下。
在统计推断中，可以使用自助法来估计回归系数的置信区间和假设检验。

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