bootstrap参考文献
时间: 2024-06-07 10:03:17 浏览: 20
Bootstrap是一种前端开发框架,提供了HTML、CSS和JavaScript的模板、插件、组件等功能,能够快速构建响应式布局的网站或应用程序。如果您想了解更多关于Bootstrap的内容,可以参考以下文献:
1. Bootstrap官方文档:https://getbootstrap.com/docs/5.0/getting-started/introduction/
2. Bootstrap中文网:https://www.bootcss.com/
3. Bootstrap教程-菜鸟教程:https://www.runoob.com/bootstrap/bootstrap-tutorial.html
4. Bootstrap教程-W3Cschool:https://www.w3cschool.cn/bootstrap/
5. Bootstrap视频教程-慕课网:https://www.imooc.com/learn/141
相关问题
bootstrap中介效应检验文献来源
Bootstrap中介效应检验是一种统计方法,用于检验一个变量是否在中介变量的作用下对因变量产生影响。它通过对原始数据进行重复抽样,生成多个样本,并在每个样本中进行中介效应检验,从而得到中介效应的分布情况。
关于Bootstrap中介效应检验的文献来源,以下是一些常用的参考文献:
1. Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2008). Asymptotic and resampling strategies for assessing and comparing indirect effects in multiple mediator models. Behavior Research Methods, 40(3), 879-891.
2. MacKinnon, D. P., Lockwood, C. M., & Williams, J. (2004). Confidence limits for the indirect effect: Distribution of the product and resampling methods. Multivariate Behavioral Research, 39(1), 99-128.
3. Hayes, A. F. (2013). Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach. Guilford Press.
这些文献提供了关于Bootstrap中介效应检验的理论基础、方法描述和实际应用案例,可以帮助你更深入地了解和应用Bootstrap中介效应检验。
Bootstrap python
Bootstrap抽样是一种非参数统计方法,用于对总体的分布特性进行统计推断。具体步骤如下:
1. 首先,生成总体数据集pop。
2. 接着,从总体数据集中随机抽取一个样本,并将该样本作为抽样数据集。
3. 重复以上步骤多次,每次都从总体数据集中随机抽取一个样本,并将所有的抽样数据集组合起来。
4. 根据抽样数据集,可以计算出感兴趣的统计值,比如均值、方差等。
通过多次抽样和计算,可以得到关于这些统计值的分布情况,进而进行统计推断。
在Python中,可以使用numpy库来实现Bootstrap抽样。首先,可以使用np.random.choice函数从总体数据集中随机抽取样本,例如:
np.random.seed(123)
pop = np.random.randint(0, 500, size=1000)
sample = np.random.choice(pop, size=300) # 进行抽样,样本数量为300
根据抽样结果,我们可以进行各种统计分析或推断,比如验证样本的男女比例是否和总体一致,或者进行其他模拟实验。 [4.1] [4.2]
参考文献:
Python | Bootstrap采样实现
Bootstrap是非参数统计方法,其实质是对观测信息进行再抽样,进而对总体的分布特性进行统计推断
具体实现代码示例
采样的Python实现<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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