我们的实际问题是这样的：集合A和B分别有a和b个样本，其中有c个样本是重合的
由于我们的技术限制，只能以一定的阳性率p从A和B里面随机采样，形成样本集合A'和B'，我们观察到a'和b'个样本，其中有c'个重合。我们希望用这些数据估计总体里面的重合率，也就是c/a和c/b。应该从何做起？
我觉得这个问题关键是总体的c个重合样本（算作集合C）在两次采样（A一次，B一次）中产生c'个共同样本的概率，该如何计算？
相关的问题是，从一个总体抽样两次，得到有overlapping的两个数据集，要检测他们是不是来自一个总体。记得以前学过怎么计算这类问题，现在都忘记了。。。
谢谢先：）
这是在做bootstrap还是什么？
检验两批数据是否来自与一个总体这样的问题太宽泛了，通常我们把它简化为例如检验两样本均值是否相等，要不就用KS检验（这大概是唯一一个检验分布是否相同的检验了）。但检验是否同一总体跟你的“重合率”估计又有什么关系？即使总体分布相同，重合率也可能是零（比如连续分布）。
很感谢你的回复，抱歉没说清楚。
这个不是定量数据，每个样品都有一个unique ID。A和B本身有一些common member，在我们采集的样本里面也有，我们希望通过我们采集的样本A'和B'里面共同的样品的数目，来估计原始的A和B有多少个shared member。。。
想了想，从总体中抽一次，然后再抽一次，根据common sample是数目来估计两次抽样是不是一个总体，应该是按照超几何分布来做估计
