Bootstrap

Bootstrap


Definición de Bootstrap: 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.

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¿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.