bootstrap

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bootstrap法，一种重复采样技术，通过估计抽样分布来评估模型性能：创建多个数据集子集；在每个子集上训练模型；计算性能度量分布；分析分布形状和位置；确定置信区间。优点：无偏估计、无需数据分布假设、适用于各种模型。局限性：计算成本高、受数

bootstrapping 检验中介效应的前置检验包括：回归检验自变量和因变量显着关系；潜在中介变量与自变量、因变量显着相关；sobel/goodman 检验中介效应总体显着性；条件效应检验中介变量是否影响自变量和因变量关系；排除替代解释和

bootstrap 和 spring boot 的主要区别在于：bootstrap 是一个轻量级 css 框架，用于网站样式，而 spring boot 是一个强大、开箱即用的后端框架，用于 java web 应用程序开发。bootstra

bootstrap 框架使用软件开发工具：文本编辑器（如 visual studio code）、包管理器（如 npm）、构建工具（如 grunt）。使用这些工具开发 bootstrap 框架的步骤包括：安装 bootstrap、创建项目目

bootstrap中介检验z值用于评估x通过m对y的中介效应。z值计算为c’路径的平均值除以其标准偏差，其绝对值越大，中介效应的统计显著性越高。z值>1.96表明中介效应在0.05水平上显著，z值>2.58表明在0.01水平上显著，z值Bo

bootstrap 检验 p 值不显著时，后续步骤包括：评估样本量、检查数据分布、探索替代假设、考察实际差异、考虑其他检验、寻求专家意见和谨慎解释结果。Bootstrap 检验 p 值不显著：后续步骤
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bootstrap提供了多种方式调整组件位置：偏移类：水平偏移组件。辅助类：调整组件对齐方式。栅格系统：控制组件在栅格中占据的列数。行内元素：创建浮动布局。绝对定位：将组件从其常规流中移出并定位在页面上的任何位置。Bootstrap 调整组