Bootstrap

El bootstrap es un tipo de técnica de remuestreo de datos que permite resolver problemas relacionados con la estimación de intervalos de confianza o la prueba de significación estadística.
Enlugar de formulas o modelos matemáticos abstractos, el bootstrap simplemente requiere un ordenador capaz de simular un proceso de muestreo aleatorio de los datos.

Las computadoras modernas han hechoposible ciertas formas de manipulación y análisis de datos antes inconcebibles. La visualización dinámica de datos, las técnicas de minería, la simulación y los métodos de remuestreo son algunosejemplos de enfoques que, apoyados en las capacidades de los ordenadores modernos, han enriquecido el trabajo de exploración y análisis estadísticos de datos.
El remuestreo es un enfoque revolucionario, yaque aprovechando las capacidades de las nuevas tecnologías ofrece al investigador una alternativa sustancialmente diferente al enfoque estadístico clásico. El bootstrap es el método de remuestreo masprototípico y general, así como el más desarrollado y estudiado por los expertos.

Introducción Conceptual al Bootstrap
El bootstrap como método fue conceptualizado y descrito sistemáticamente porEfron (1979) y Efron y Tibshirani (1993).
Se trata más que de una técnica o modelo especifico, de un método general a partir del cual pueden cubrirse diferentes objetivos de análisis de datos,incluyendo la estimación de intervalos de confianza IC o el Test de significación estadística. Tal método permite aproximar la distribución de muestreo de un estadístico y de sus propiedades mediante unprocedimiento muy simple: Crear un gran número de de muestras con reposición de los datos observados.
Esta capacidad general del enfoque ha demostrado ser eficiente en una gran variedad de situaciones,en temas tan diversos como el análisis de correlación y regresión, el análisis factorial exploratorio y confirmatorio, el análisis discriminante y el análisis de propiedades de pruebas e ítems.
El...