Técnicas de remuestreo bootstrap

Abstract

El presente trabajo trata sobre la aplicación del método bootstrap en diferentes situaciones que nos podemos encontrar a la hora de realizar inferencia sobre un parámetro de interés θ asociado a una cierta variable aleatoria X. Se explica cómo estimar el error típico asociado a un estimador bθ de nuestro parámetro de interés y, de manera más extensa, cómo construir diferentes tipos de intervalos de confianza bootstrap para dicho parámetro. En todos los casos acompañamos la contextualización teórica con un ejemplo práctico y comentamos las ventajas y desventajas de los diferentes intervalos bootstrap. Para finalizar, realizaremos un estudio de simulación y una aplicación a datos reales que nos permita comparar los procedimientos presentados en diferentes situaciones prácticas.

In this work we present the bootstrap method in order to deal with the inference problem about a parameter of interest θ associated with a certain random variable X in different situations. We explain how to estimate the standard error associated with an estimate bθ of our parameter of interest and, more extensively, how to construct different types of bootstrap confidence intervals for that parameter. To conclude, we make a simulation study and a real data implementation which will allow us to compare the presented procedures in different practical situations.