Resumen de Comparación empírica de dos esquemas bootstrap para test de bondad de ajuste para la función de regresión con datos sesgados
José Tomás Alcalá Nalvaiz 
, José Antonio Cristóbal Cristóbal , Jorge Luis Ojeda Cabrera
Cuando los datos se observan mediante mecanismos de seleccion sesgados, las tecnicas estadsticas habituales dan lugar a estimaciones sesgadas. En este contexto, tambien los metodos bootstrap deben ser adaptados y redise~nados para evitar el sesgo.
En este trabajo se estudian empricamente dos esquemas bootstrap dise~nados para evitar este tipo de sesgo en el contexto del problema de bondad de ajuste para la funcion de regresion. El primer metodo se basa en el remuestreo de los residuos noparametricos junto con el empleo de estimadores adaptados al sesgo. El segundo metodo remuestrea los residuos noparametricos con peso y emplea estimadores ordinarios.
A pesar de que asintoticamente ambos metodos son equivalentes, existen diferencias cuando las muestras son nitas para algunos mecanismos de seleccion extremos. Este analisis se~nala la importancia de considerar el mecanismo de seleccion a la hora de desarrollar metodos de remuestreo en este contexto.
