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¿Qué es el proceso de bootstrap?
El procedimiento de bootstrap es un método que estima la distribución de muestreo al tomar múltiples muestras con reemplazo de una sola muestra aleatoria. Por lo tanto, las muestras repetidas de esta muestra original representan lo que obtendríamos si tomáramos muchas muestras de la población.
¿Cómo instalar y usar Bootstrap?
Cómo instalar Bootrstrap
- Método 1: CDN. La forma más sencilla e inmediata de usar Bootstrap es a través de CDN (Content Delivery Network).
- Método 2: Descargar archivos en tu servidor. Otra forma es descargar los archivos que componen Bootstrap desde su web y subirlas en tu servidor.
- Método 3: Compilar tu propio Bootstrap.
¿Cuál es la diferencia entre la muestra bootstrap y la población?
En general podríamos decir que: la muestra es a la población lo que la muestra bootstrap es a la muestra. Como ejemplo consideraremos una muestra de tamaño n = 100 n = 100 de una normal estándar para tratar de aproximar el sesgo y error estándar de la media y la mediana mediante bootstrap.
¿Cuál es la utilidad del bootstrap?
La principal utilidad del empleo del bootstrap es reducir el sesgo dentro de análisis o, en otras palabras, aproximar la varianza gracias a la realización de remuestreos aleatorios de la muestra inicial y no de la población.
¿Cuáles son los beneficios del remuestreo mediante bootstrap?
Un aspecto considerado positivo del remuestreo mediante bootstrap es que ha simplificado los métodos estadísticos, en el sentido de que ha sustituido la construcción de modelos matemáticos clásicos y de gran complejidad por el cálculo mediante software específicos, lo que ha mejorado su aplicabilidad o acceso a otros campos o estudios.
¿Cómo calcular las réplicas de bootstrap?
Consideramos 1000 réplicas bootstrap: Es habitual tomar nboot + 1 entero múltiplo de 100 e.g. nboot = 999 ó 1999 (facilita el cálculo de percentiles, orden (nboot + 1)*p) El valor del estadístico en la muestra es:
