Bootstrap和Logistic Regression在医学统计中的应用

将Bootstrap和Logistic Regression相结合,解决医学统计中因样本量小造成的统计结果的可信性问题.首先对一组医学统计数据应用Logistic Regression进行参数估计和假设检验,然后应用Bootstrap重新对模型和参数进行假设检验.算例表明,根据Bootstrap法得到的统计结果能对由Logistic Regression回归模型得到的结果的可信性做出判断.     

职业技术院校教师应具备的职业素养

教师职业素养的高低,决定着教育事业的兴衰,而教育事业属于未来事业,因此人民教师职业素养的高低又最终会决定民族和祖国的兴衰.只有提高教师的职业素养,才可能有好的教育效果.     

Bootstrap在零膨胀泊松回归模型检验中的探索

根据零膨胀计数数据的特点,将Bootstrap统计技术运用到零膨胀泊松回归模型的置信区间计算及参数假设检验。通过计算机模拟,得到：第一,当样本量较小时,Bootstrap对参数估计进行假设检验的结果更为保守;第二,Bootstrap的学生氏置信区间优于零膨胀泊松回归模型的区间估计。