回归分析结果解读：Bootstrap方法估计偏差和置信区间

回归分析结果解读：Bootstrap方法估计偏差和置信区间

该回归分析结果展示了两个自变量'_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。在本例中，'_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。该回归分析结果显示了通过Bootstrap方法计算的偏差（Bias）和标准误差（Std. Err.），并给出了95%置信区间的上限和下限。

该分析使用两种Bootstrap方法计算置信区间：

• 基本的（P）
• 矫正的（BC）

结论

总体而言，该回归分析结果表明'_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。