Métodos bootstrap: uma aplicação em dados olímpicos via python

Autores

  • Jalmar Carrasco Universidade Federal da Bahia
  • Lizandra Castilho Fabio Universidade Federal da Bahia
  • Luciano Santana Universidade Federal da Bahia

Palavras-chave:

Método bootstrap, Jogos olímpicos, Modelos lineares generalizados

Resumo

Os métodos de reamostragem bootstrap tem ocupado um lugar importante no mundo da estatística pela simplicidade e poderio computacional. Ao longo da última década, extensões como bootstrap bayesiano, duplo, bootknife foram propostas. Na pratica, o método de máxima verossimilhança é amplamente utilizado para encontrar estimadores com boas propriedades, no entanto para algumas situações os estimadores obtidos são viciados, em particular quando o tamanho da amostra é pequeno. Para contornar este problema, técnicas de bootstrap podem ser utilizadas. Um conjunto de dados dos jogos olímpicos é utilizado para exemplificar a metodologia estudada.

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Arquivos adicionais

Publicado

2022-08-15

Como Citar

Carrasco, J., Castilho Fabio, L., & Santana, L. (2022). Métodos bootstrap: uma aplicação em dados olímpicos via python. Revista Brasileira De Iniciação Científica, 9, e022014. Recuperado de https://periodicoscientificos.itp.ifsp.edu.br/index.php/rbic/article/view/297