因此，我有一些数据可用于模型，以便通过最大似然估计来估计所述模型的一些参数。我已经对原始数据进行了处理，这些原始数据给了我一些参数，并且我已经通过轮廓可能性计算了置信度。但是，我知道另一种方法是使用引导程序。
我的问题是我不确定如何重新采样。
例如，在我的数据中，我说有100个案例。在这些情况中，有10个发生事件（1），其他情况则没有（0）。因此，来自100个案例+事件的数据就是模型中使用的数据。现在，如果我随机抽样，最终可能会遇到100个没有事件的案例（如果抽样没有选择一个事件案例）。
因此，基本上：我应该重新采样全部100个案例数据集，并且可能最终没有发生任何事件的案例，我应该使用不具有事件的案例重新采样100个案例中的90个，其他10个有事件的案件？