Métodos bootstrap: uma aplicação em dados olímpicos via python

Jalmar Carrasco; Lizandra Castilho Fabio; Luciano Santana

Autores/as

Jalmar Carrasco Universidade Federal da Bahia
Lizandra Castilho Fabio Universidad Federal de Bahia
Luciano Santana Universidad Federal de Bahia

Palabras clave:

Método bootstrap, Juegos olímpicos, Modelos lineales generalizados

Resumen

Los métodos de re-muestreo bootstrap ocupan un lugar importante en el mundo de la estadística por su simplicidad e poderío computacional. Durante la última década, extensiones como bootstrap bayesiano, duplo, bootknife fueron propuestos. En la práctica, el método de máxima verosimilitud es frecuentemente utilizado para encontrar estimadores con buenas propiedades, por otro lado, para algunas situaciones os estimadores obtenidos son sesgados, en particular cuando el tamaño de la muestra es pequeño. Para resolver este problema, técnicas de bootstrap pueden ser utilizados. Un conjunto de datos referente a los juegos olímpicos es utilizado para mostrar la metodología estudiada.

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