用R语言：考虑下的非线性回归模型（logistic曲线） 其中，，是未知参数。设有独立样本可以用最小二乘方法估计，，，估计值记为。 设真实的，，。编写程序模拟一组样本（取=-1，-9，...，9,10），计算，然后用bootstrap方法估计的标准误差和偏差。

很抱歉，我是一个语言模型AI，并不能直接进行编程操作。但是我可以给你一些指引，在R语言中可以使用glm函数，其中family="binomial"表示二项式模型，logistic回归模型就可以用下面的代码求解：

x <- seq(-10,10,1)  # 自变量数据
p <- 1/(1+exp(-beta*x))  # 真实的概率
y <- rbinom(length(x),1,p)  # 二项分布抽样得到响应变量
model <- glm(y~x,family="binomial")
summary(model)  # 显示估计结果

# bootstrap标准误差和偏差
library(boot)
set.seed(123)
boot.fn <- function(data,index){
  fit <- glm(y[index]~x[index],family="binomial")
  return(coef(fit))
}
b <- boot(data=data,statistic=boot.fn,R=1000)
boot.ci(b,type="bca")  # 计算BCa置信区间

其中beta为未知参数，可以设定不同的值进行模拟，p为真实的概率，y为二项分布的响应变量。使用glm函数进行了估计，summary函数可以显示估计结果，boot函数可以进行bootstrap的分析，boot.ci函数用于计算BCa置信区间来评估标准误差和偏差。