连老师，不好意思，有2个问题想向您请教：
1、Bootstrapping与Logistics回归
        我现在在写的一篇论文想研究中小企业的财务困境问题，用的是Logit回归。首先要论证是否应该对中小企业单独建模（而不是与大型企业一起混合建模）。这时候我想借鉴您讲座里讲到的加“规模Dummy”看显著性的论证方法，同时想应用Bootstrapping的方法。但是，Bootstrapping的理论依据LLN和CLT，认为最终的分布是正态分布，尤其是使用Bootstrapping residual 的方法，必然在大量抽样后残差分布基本是正态分布了。但是Logit函数里残差项假设服从Logistics回归，我总觉得好像有点怪怪的，不知道用Bootstrapping对logit模型抽样是否合理。
       另外，我看了您视频里介绍的方法是对系数的验证，也同意您pdf中的讲解“在使用LR 检验时，需要注意两个假设条件: (1) 两个模型必须为嵌套(nested) 关系; (2) 在估计两个模型的过程中，必须使用相同的样本。违反这两个假设条件中的任何一个，得到的检验结果都是不合理的。”
是能不能有一种方法是比较两个Logistics模型（大企业VS小企业）是否显著不同的？比如，我比较两个模型的Likelihood Ratio是否显著不同：先用Bootstrapping的方法使两个模型的样本量一样，同时两个模型变量完全一样，之后用Wald Test或LR Test。我不知道在Logistics方法下，程序应该是怎样的呢？