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1，bootstrap框架怎么在html页面加载使用

在bootstrap官网下载压缩包； 在html中引入css路径 html中引入js路径 注意：路径的地址是否正确，要根据你文件夹存放的位置有关，还要引入jQuery，最好是高版本的，你也可以用CDN。不懂的话可以追问我

bootstrap框架怎么在html页面加载使用

2，bootstrap table rowstyle怎么用

它是把数据一次性加载出来放到界面上，然后根据你设置的每页记录数，自动生成分页。当点击第二页时，会自动加载出数据，不会再向服务器发送请求。同时用户可以使用其自带的搜索功能，可以实现全数据搜索。对于数据量较少的时候
你在bootstrap.css最下面，或者自己建一个css，，放在引用bootstrap.css的下面 然后建立一个新样式 .bg{background:url(图片地址) no-repeat center fixed;background-size:contain}

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3，如何调用bootstrap的图标

bootstrap引用图标的方法：1、下载包并解压在elegant_font文件夹中会发现“HTML CSS”子文件夹，把它复制到你的项目中（注意，这里可以重命名哦）2、将连接添加到style.css，html里添加一个图标，内容如下：可以在你HTML里添加图标，并且使用CSS来更改它们的样式：
bootstrap引用图标的方法： 1、下载包并解压 在elegant_font文件夹中会发现“html css”子文件夹，把它复制到你的项目中（注意，这里可以重命名哦） 2、将连接添加到style.css，html里添加一个图标，内容如下： <span class="glyphicon glyphicon-search" aria-hidden="true"></span> <link rel="stylesheet" href="path/to/elegant-font/style.css"> 可以在你html里添加图标，并且使用css来更改它们的样式： <span aria-hidden="true" class="icon_pencil"></span>

如何调用bootstrap的图标

4，统计中的 Bootstrap 方法是指什么

比如现在有一个分布F...1. Bootstrap: 如果我无法知道F的确切分布,手上仅有一组从F中iid抽样的样本(X_1, ..., X_n),我想检验“F的均值是否为0”.看起来这个不可能,因为我只有一个\bar虽然实践中bootstrap的重抽样步骤都是用Monte Carlo方法来模拟重抽样样本统计量的分布,但是严格地说这个分布原则上可以精确计算.而如果待估统计量比较简单,bootstrap的结果有时甚至可以直接用(X_1, ..., X_n)的某种统计量表示出来,从而并不需要真正地“重抽样”.
一、Bootstrap非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下：[1]（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。进行重复抽样，抽取M次，每次抽取N条，考察每次抽到的鱼当中有记号的比例，综合M次的比例，在进行统计量的计算。二、在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发表。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法以正态分布来描述，则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random samplingwith replacement)。对于小数据集，自助法效果很好。
bootstrap方法根据给定的原始样本复制观测信息对总体的分布特性进行统计推断，不需要额外的信息，efron（1979）认为该方法也属于非参数统计方法。bootstrap方法从观察数据出发，不需任何分布假定，针对统计学中的参数估计及假设检验问题，利用bootstrap方法产生的自举样本计算的某统计量的数据集可以用来反映该统计量的抽样分布，即产生经验分布，这样，即使我们对总体分布不确定，也可以近似估计出该统计量及其置信区间，由此分布可得到不同置信水平相应的分位数——即为通常所谓的临界值，可进一步用于假设测验。因而，bootstrap方法能够解决许多传统统计分析方法不能解决的问题。在bootstrap的实现过程中，计算机的地位不容忽视(diaconis et al.,1983)，因为bootstrap涉及到大量的模拟计算。可以说如果没有计算机，bootstrap理论只可能是一纸空谈。随着计算机的快速发展，计算速度的提高，计算费时大大降低。在数据的分布假设太牵强或者解析式太难推导时，bootstrap为我们提供了解决问题的另一种有效的思路。因此，该方法在生物科学研究中有一定的利用价值和实际意义 非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法,也称为自助法.其核心思想和基本步骤如下：（1） 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本,此过程允许重复抽样.（2） 根据抽出的样本计算给定的统计量t.（3） 重复上述n次（一般大于1000）,得到n个统计量t.（4） 计算上述n个统计量t的样本方差,得到统计量的方差.应该说bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小样本时效果很好.通过方差的估计可以构造置信区间等,其运用范围得到进一步延伸.具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量,可以先抽取n条鱼,做上记号,放回池塘.进行重复抽样,抽取m次,每次抽取n条,考察每次抽到的鱼当中有记号的比例,综合m次的比例,在进行统计量的计算.。

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