Bootstrapping eller bootstrap er et uttrykk som brukes om statistiske metoder, der nye datasett simuleres med utgangspunkt i et opprinnelig datasett. Bootstrapping skjer ved gjentatte tilfeldige uttrekk og tilbakelegginger av data, slik at det oppnås mer robuste estimater. Generelt er bootstrapping en av flere metoder for gjenutvalg (engelsk resampling). Utelat-én-gjenutvalg (også kalt lommekniving, engelsk jackknifing) er et eksempel på en annen metode for gjenutvalg.

Begrepet bootstrapping ble initiert av den amerikanske statistikeren Bradley Efron i 1979. Han hevder at uttrykket stammer fra det amerikanske uttrykket «to pull oneself up by one’s own bootstrap». Oxford English Dictionary forklarer uttrykket som «å ta i bruk eksisterende ressurser eller kapasiteter for å styrke (sin egen) posisjon til en ny situasjon eller et nytt nivå; å modifisere eller forbedre gjennom å bruke det som alt finnes.»^[1] Sagt på en annen måte, «komme seg videre med gjenbruk av det man har».

I bokstavelig betydning kan bootstrap oversettes til norsk som «støvelstropp», en stropp montert på en støvel (for eksempel rundt vristen), enten for at man lettere kan dra på seg trange støvler, eller for å stramme rundt ankelen slik at skoen ikke beveger seg når man går og dermed forebygge gnagsår (kalt Marschriemen eller Fußschoner på tyske infanteristøvler fra første verdenskrig), eller som dekorasjon. Støvelstropp må ikke forveksles med skolisse.