ブートストラップ法のいろいろ.一変量の解析では、普通は復元抽出で再標本化して構わない。しかし標本数が少ない場合にはパラメトリックなブートストラップ法の方が適切な場合もあるし、問題によっては平滑化ブートストラップ法が適切になるだろう。回帰問題の場合には様々な代替法がある。平滑化ブートストラップ.これは毎回の繰り返しごとにわずかな(ふつうは正規分布の)ゼロ平均ランダムノイズを加える方法である。これはデータのカーネル密度推定量から再標本化することと等価である。パラメトリックブートストラップ.パラメトリックなモデルを(たいていは最尤法により)データに当てはめ、このモデルからランダムな個数の再標本化を行う方法である。個別の再標本化.回帰問題において、個々のケース(たいていはデータセットの各行)について再標本化を行う単純な方法をいう。データセットが十分大きければ、たいていこういう単純な方法でも構わない。しかし議論の余地はある。説明変数はたいてい固定されているか、少なくとも従属変数よりも支配的である。また説明変数の範囲がそこから引き出される情報を規定する。したがって個々のケースを再標本化することは、ブートストラップ標本は何らかの情報を失っていることを意味する。したがって他のブートストラップ法を考慮すべきである。残余の再標本化.回帰問題におけるブートストラップを行うもう一つの方法は、残余を再標本化するものである。すなわち、この方法は説明変数の持つ情報を保持しているという利点がある。しかしどの残余を標本化するのかという疑問が起こる。そのままの残余を用いる手もあるし、(線形回帰では)スチューデント化残差を用いることもできる。スチューデント化残差を使う方が好ましいという議論はあるのだが、実際にはほとんど差がでない上、双方を用いて互いに結果を比べることは容易である。大雑把なブートストラップ.前項と同様だがランダムに標本化した残余の符号をさらにランダムに変えるものである。これは残余の分布が対称なことを仮定しており、元の標本数が少ない場合に利点がある。応用例.メディエーションの検定.平滑化ブートストラップの例.