Bootstrap: Curso completo de Bootstrap desde cero

Bootstrap es una técnica estadística, un método de remuestreo basado en técnicas computacionales y cálculos complejos en el ámbito de la inferencia estadística, es un método de simulación utilizado para estimar una aproximación de la distribución de un estadístico.

¿Por qué utilizar Bootstrap?

Bootstrap es comúnmente utilizado para reducir el sesgo que se presenta durante el análisis de datos, al realizar una serie de muestreos aleatorios a partir de la muestra inicial, para ello se crean modelos estadístico mediante los intervalos de confianza y el contraste de hipótesis.

Proceso de estimación utilizando Bootstrap

• De acuerdo al problema a abordar, se debe seleccionar el estadístico a utilizar, sea la media, mediana, correlación, tasa de error, entre otras.
• Generar una muestra de n variables aleatorias distribuidas independientemente.
• Seleccionar la técnica de bootstrap a utilizar para estimar la distribución F, este puede ser no paramétrico, paramétrico o suavizado.
• Se estima la muestra bootstrap, por medio de la técnica de Monte Carlo, donde se obtiene un valor de la variable aleatoria X.