统计模拟使用bootstrap估计平均花费时间的均方误差如何求？

统计模拟中使用bootstrap求均方误差的问题求解答！

16.考虑一个单服务器系统，其中潜在客户按照率为4.0的泊松流程到达。当潜在客户到达时，只有在系统中有三个或更少的其他客户时，他或她才会进入。顾客的服务时间指数为4.2。在时间T=8之后，不允许有额外的客户进入。(所有时间单位都是每小时。)开发模拟研究，以估计进入客户在系统中花费的平均时间。使用自举法，估计估计器的均方误差。

Bootstrap方法可以用来估计模拟结果的不确定性，具体而言，就是你在这个问题中需要求的平均花费时间的均方误差。以下是一种可能的过程：

1. 进行模拟实验，生成一组原始数据。这组数据是所有进入客户在系统中花费的时间的集合。

2. 进行Bootstrap操作。Bootstrap操作包括从原始数据中随机抽取（可放回）一部分数据，生成一个新的数据集。这个新的数据集的大小应该与原始数据集的大小相同。这个过程应该重复N次，每次生成一个新的数据集，其中N是一个你可以自定义的大整数（比如1000或10000，越大模拟效果越好）。

3. 对每个Bootstrap生成的数据集，计算平均花费时间，并记录结果。这样，你将得到N个平均花费时间的估计。

4. 使用这N个估计计算平均值和均方误差。平均值是这N个估计的均值，均方误差可以通过计算每个估计与平均值差的平方，然后取平均值来得到。

这是一种常见的使用Bootstrap方法估计模拟结果不确定性的方法。但是，你应该注意，这个方法的效果高度依赖于你的原始数据的质量和数量，以及你选择的Bootstrap样本数量N。具体在你的问题中如何应用，可能需要根据实际情况进行一些调整。