Resumen de Simulaciones Bootstrap: correcciones a su variabilidad muestral
EN LA MEMORIA PRESENTADA SE REALIZA UNA CLASIFICACION DE LOS TRABAJOS PUBLICADOS SOBRE EL METODO BOOTSTRAP, EL TRABAJO DESARROLLADO EN LA TESIS SE PUEDE ENCUADRAR DENTRO DEL GRUPO QUE SE HA DENOMINADO "MEJORA EN LAS SIMULACIONES BOOTSTRAP". EN EL CASO DE POBLACIONES FINITAS, LOS CONCEPTOS DE MUESTRA BOOTSTRAP OUTLIER Y ESTIMADOR BOOTSTRAP DE REGRESION, QUE CONSIGUEN DISMINUIR LA VARIANZA DEL ESTIMADOR BOOTSTRAP HABITUAL, NOS HAN PERMITIDO INTRODUCIR MODIFICACIONES AL METODO 2 DE EFRON.
SE HAN COMPARADO COMPUTACIONALMENTE LAS MODIFICACIONES PROPUESTAS EN LAS VARIANTES DE GROSS, BICKEL - FREEDMAN Y SITTER, OBTENIENDO EN TODOS LOS CASOS MEJORES RESULTADOS.
EN EL CASO DE POBLACIONES INFINITAS LA MODIFICACION DEL METODO 2 SE HA REALIZADO BASANDOSE EN EL ESTIMADOR BOOTSTRAP ROTATIVO, CUYA VARIANZA ES MENOR QUE LA DEL ESTIMADOR BOOTSTRAP HABITUAL, OBTENIENDO TAMBIEN RESULTADOS POSITIVOS.
