Observed Bootstrap Coef Bias Std Err 95 Conf Interval _bs_1 0003218 589e-06 00011429 0001291 0005622 P 0001278 0005605 BC_bs_2 00290639 0000331 00043285 0020955 0037906 P 0020556 0037394 B

这个回归分析的结果显示了两个自变量_bs_1和_bs_2对因变量的影响。每个自变量的回归系数（coef.）表示因变量每增加一个单位，自变量增加一个单位时，因变量的平均变化量。在这种情况下，_bs_1和_bs_2的回归系数分别为0.0003218和0.00290639。

Bootstrap是一种统计学方法，用于估计统计量的置信区间和偏差。这个回归分析的结果显示了通过Bootstrap方法计算的偏差（Bias）和标准误差（Std. Err.），并且给出了95％置信区间的上限和下限。两种Bootstrap方法被用于计算置信区间，一种是基本的（P），另一种是矫正的（BC）。

总的来说，这个回归分析的结果表明_bs_1和_bs_2对因变量都有显著的影响，并且通过Bootstrap方法进行了偏差和置信区间的估计。