Bootstrap Selvagem para Inferência em Regressão

O bootstrap selvagem é um método de reamostragem para modelos de regressão com erros heterocedásticos, introduzido por Wu (1986) e refinado por Davidson e Flachaire (2008). Ele constrói uma distribuição bootstrap reescalando cada resíduo ajustado com um sinal aleatório, de modo que os erros padrão e os intervalos de confiança permaneçam válidos quando a variância do erro não é constante ou os dados são agrupados.