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Métodos de reamostragem - o bootstrap

 Após o trabalho pioneiro de Quenouille (1949), Tukey (1958), Stone (1974) e Efron (1979) os métodos de reamostragem suscitaram um grande interesse na comunidade científica, mesmo para além dos estatísticos. Como consequência tem sido realizada muita investigação e publicada muita literatura. Hoje em dia, estas técnicas são bastante usadas e têm mostrado ser ferramentas essenciais na inferência estatística.
As técnicas de reamostragem, cálculo repetido de estimativas da característica de interesse, um largo número de vezes, com repesagem ou não dos dados da amostra, são métodos, em geral não paramétricos, de estimação da distribuição amostral do estimador correspondente ou de algumas das suas características. A reamostragem é assim, simplesmente, um processo de estimação de probabilidades através de um vasto número de experiências numéricas.
Neste mini-curso apresenta-se a ideia geral de reamostragem mas o foco será o método bootstrap. Serão discutidas as propriedades e limitações do bootstrap e em que situações o seu uso é adequado. Apresenta-se ainda a implementação para alguns modelos estatísticos usando o software livre para computação estatística, o R.
 
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