置信区间展现的是感兴趣参数的真实值落在测量结果的周围的程度,其给出的是感兴趣参数的测量值的可信程度,置信区间是统计推断中的一个重要方向,因为估计出置信区间是我们进行预测的一个前提。对于不同的统计模型所运用的区间估计方法也是不相同的。在许多领域中,Bootstrap成为一种数据处理的有效方法,很多情况下,模型中感兴趣的参数的置信区间难以构建,为了解决这一问题,本文基于一类Bootstrap置信区间的估计方法,重新构建贝叶斯Bootstrap置信区间,分别研究在线性回归模型以及分层线性回归模型的Bootstrap参数估计方法,并做了蒙特卡洛模拟比较和实证分析,比较分析了几种方法的优缺点。首先介绍了Bootstrap的一般估计问题,然后在一类新的置信区间的基础上,结合Bootstrap方法,构造Bootstrap置信区间和贝叶斯Bootstrap置信区间,蒙特卡洛模拟结果显示:贝叶斯Bootstrap方法和Bootstrap方法能较好的保证覆盖率在名义置信水平,贝叶斯Bootstrap方法在保证覆盖率的同时,比Bootstrap方法有更高的稳定性;而经典方法在一般小样本量下覆盖率较低,同时平均区间长度过长,更不稳定。鉴于贝叶斯Bootstrap置信区间的优良表现,在实际应用中可以推荐使用贝叶斯Bootstrap作为一种很好的估计方法。其次是针对线性模型中感兴趣参数的估计问题,结合传统Bootstrap方法,提出了一种特殊的误差方差Bootstrap估计方法。在一定假设条件下,通过蒙特卡洛模拟,得出在样本量较小的情况下,误差方差Bootstrap估计方法和Bootstrap方法均优于传统估计方法;当样本量较大的情况下,误差方差Bootstrap和Bootstrap方法,在精确性上会略微优于最小二乘估计方法。然后是针对分层线性模型中感兴趣参数的估计问题,采用蒙特卡洛模拟比较了传统统计方法、参数Bootstrap在分层线性模型中的表现。结果表明在分层线性模型的基础下以及小样本的情况时Bootstrap方法总体优于传统统计方法。最后是案例分析,分别运用了两个例子来对Bootstrap进行了说明,一个对人口老龄化进行了分析预测,另一个对冠状病毒进行了Bootstrap预测。