Simulação Bootstrap — Reamostragem Empírica para Inferência Estatística
A simulação bootstrap, introduzida por Bradley Efron em 1979, é um método de inferência baseado em simulação que deriva a distribuição amostral de praticamente qualquer estatística através de reamostragem repetida com reposição a partir dos dados observados. Por não exigir suposições distribucionais paramétricas, ela oferece uma alternativa robusta e de propósito geral para intervalos de confiança analíticos e testes de hipóteses paramétricos em dados contínuos, ordinais, binários e de contagem.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fontes
- Efron, B. & Tibshirani, R.J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9780429246593 ↗
- Davison, A.C. & Hinkley, D.V. (1997). Bootstrap Methods and their Application. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511802843 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Bootstrap Simulation (Bootstrap Resampling). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/simulation/bootstrap-simulation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Inferência BayesianaEstatística↔ compare
- Estimativa por JackknifeEstatística↔ compare
- Simulação de Monte CarloTomada de decisão↔ compare
- Teste de Permutação (Randomização)Estatística↔ compare
- Técnicas de Redução de Variância para Simulação de Monte CarloSimulação↔ compare
Referenciado por
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →