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國立臺灣師範大學 社會教育學系 王雅鈴所指導 羅一馨的 高齡者參與代間數位課程之動機與活躍老化：以老化態度為中介效果 （2020），提出bootstrap統計關鍵因素是什麼，來自於代間數位課程、參與動機、老化態度、活躍老化。
而第二篇論文國立政治大學 會計學系 馬秀如、俞洪昭所指導 廖柏蒼的 重大性判斷與司法判決 （2019），提出因為有 重大性判斷、財報不實、質性因素、量性因素、重大性水準、SEC幕僚會計公告99號的重點而找出了 bootstrap統計的解答。
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復雜數據的bootstrap統計推斷及其應用
為了解決bootstrap統計 的問題，作者徐禮文 這樣論述：
《復雜數據的bootstrap統計推斷及其應用》的主要內容是作者及其合作者在復雜數據模型這一領域近些年的研究成果，以及相關的最新進展，全書共6章。第1章簡要介紹幾類復雜數據模型和bootstrap等預備知識和相關研究問題，第2～6章，系統討論各種復雜數據統計推斷中的bootstrap基本理論、方法及其應用，包括Behrens—Fisher問題、異方差回歸模型、異方差ANOVA和MANOVA模型、混合效應模型及高維數據分析中的bootstrap統計推斷。 前言符號表第1章引言1.1復雜數據及模型1.1.1Behrens—Fisher問題1.1.2異方差回歸模型1.1.3異方差的
方差分析模型1.1.4生長曲線模型1.1.5Panel數據模型1.1.6高維數據模型1.2復雜數據模型的相關研究進展1.2.1統計推斷模式演化1.2.2分布推斷方法的發展1.3Bootstrap統計推斷1.3.1Bootstrap方法簡介1.3.2Bootstrapp值檢驗1.3.3Bootstrap置信區間1.3.4Bootstrap光滑方法1.4廣義推斷1.4.1廣義p值1.4.2廣義置信區間第2章Behrens—Fisher問題的bootstrap解2.1引言2.2Behrens—Fisher問題的參數bootstrap檢驗2.2.1均值相等性檢驗2.2.2模擬研究2.3兩個正態總體均值
差的PB區間估計2.4多個正態總體共同均值的參數bootstrap推斷2.4.1引言2.4.2共同均值的推斷2.4.3隨機模擬研究2.4.4結論第3章異方差回歸模型中的bootstrap推斷3.1引言3.2比較異方差回歸模型的PB檢驗3.3異方差回歸模型共同系數的PB置信域第4章方差分析模型中bootstrap推斷4.1單向方差分析模型4.1.1引言4.1.2PB檢驗和ADF檢驗方法4.1.3數值結果4.1.4定理的證明4.2兩向方差分析模型（無交互效應）4.2.1引言4.2.2固定效應模型檢驗4.2.3第一類錯誤概率和勢函數性質4.2.4混合效應模型的檢驗4.3兩向方差分析模型（可能存在交互
效應）4.3.1引言4.3，2交互效應的檢驗4.3.3主效應的檢驗4.3.4數值結果4.4兩因子套分類模型4.4.1引言4.4.2檢驗方法4.4.3因子A的效應檢驗4.4.4模擬研究4.4.5兩因子套設計模型隨機套效應檢驗4.4.6實例分析4.5三因子套分類模型4.5.1引言4.5.2三因子套設計中固定效應的檢驗4.5.3因子A和B的效應檢驗4.5.4模擬研究4.5.5三因子套設計中隨機套效應檢驗4.5.6一個實例4.5.7討論第5章多元方差分析模型中bootstrap推斷5.1單向MANOVA5.1.1模型及預備知識5.1.2PB檢驗5.2兩向MANOVA（無交互效應）5.2.1引言5.2.
2固定效應模型檢驗5.2.3數值結果5.2.4多元混合效應模型的檢驗5.3兩向MANOVA（可能存在交互效應）5.3.1引言5.3.2檢驗方法5.3.3定理的證明5.3.4數值結果5.4多元套分類模型5.4.1引言5.4.2被嵌套效應的檢驗5.4.3嵌套效應的檢驗5.4.4MonteCarlo研究第6章混合效應模型和高維數據的bootstrap推斷6.1引言6.2簡單生長曲線模型中bootstrap推斷6.2.1引言6.2.2固定效應和方差分量的兩種推斷6.2.3覆蓋率和勢函數的計算算法6.2.4數值結果6.2.5實例分析6.3Panel數據模型中bootstrap推斷6.3.1引言6.3.2
單向誤差分量回歸模型的推斷6.3.3覆蓋率和勢函數的算法6.3.4MonteCarlo模擬研究6.3.5實際數據例子6.3.6兩向誤差分量回歸模型6.4線性混合效應模型中EBLUP分布的PB近似6.5高維數據分析中的PB檢驗6.5.1資本資產定價模型6.5.2有效性假設6.5.3參數估計6.5.4PB檢驗方法6.6Bootstrap光滑與模型選擇6.6.1引言6.6.2非參數bootstrap光滑6.6.3基於模型選擇的模型平均參考文獻
高齡者參與代間數位課程之動機與活躍老化：以老化態度為中介效果
為了解決bootstrap統計 的問題，作者羅一馨 這樣論述：
過去研究顯示參與學習動機(社會接觸、認知興趣、社會激勵和家庭凝聚)與活躍老化(參與、健康與安全層面)之間有正向相關，且老化態度(生理改變態度和正向老化態度)與參與學習動機(社會接觸、認知興趣、社會激勵和家庭凝聚)和活躍老化(參與、健康與安全層面)間為正向相關，老化態度(生理改變態度和正向老化態度)在三者之間有可能為中介變項，因此，本研究目的主要在了解並探討老化態度(生理改變態度和正向老化態度)是否能中介參與代間數位課程之動機(社會接觸、認知興趣、社會激勵和家庭凝聚)與活躍老化(參與、健康與安全層面)各構面間之關係。本研究透過問卷調查法進行資料收集，以北部地區年滿55歲以上高齡者為研究對象，共
回收231份有效問卷，年齡介於55至83歲之間，平均數為62.87歲，男性63位(27.3％)，女性168位(72.7％)，調查所得資料以結構方程模型中之Bootstrap統計方法進行資料處理。研究結果顯示：(1)老化態度中的生理改變態度能中介參與動機中之社會接觸與活躍老化(參與、健康與安全層面)之間關係。(2)老化態度中的正向老化態度能中介社會接觸與活躍老化(健康與安全層面)之間關係，意即參與動機(社會接觸)能夠透過老化態度(生理改變態度和正向老化態度)間接對活躍老化(參與、健康與安全層面)產生正向預測力。
重大性判斷與司法判決
為了解決bootstrap統計 的問題，作者廖柏蒼 這樣論述：
重大性判斷是審計過程中極為重要卻又模糊不清的觀念。本研究採質性分析判決文字，歸納出多項影響因素，並以Logistic迴歸模型獲得實證結果，研究問題係以「影響法院認定財務爭議具重大性之判斷要素」為核心，探究美國SEC幕僚會計公告所明示之質性因素與量性因素如何影響我國法院對於財務報告重大性之評價。本研究的實證結果部分支持裁判功能固著假說，顯示當重大性判斷出現爭議時，原告提出質性因素作為重大性水準的判斷標準較容易為法院接受；反之，若為被告提出質性因素抗辯，則無顯著效果；實證結果亦支持會計專業信任假說，顯示會計師懲戒委員會或鑑識會計人員在訴訟中提供的額外資訊，有助於法官作出判斷，會計審計專家所提出的
重大性判斷標準，多為法院所接受，法院鮮少挑戰會計師懲戒委員會的決定。最後，本研究之實證結果支持投資人保護假說，投資人保護中心提出的訴訟主張，亦因其公益地位而較易被法院所接受。