Interpretar os principais resultados para Bootstrap para função de uma amostra

Primeiro, considere a estatística da amostra de bootstrap e depois examine o intervalo de confiança.

A estatística da amostra de bootstrap é uma estimativa do parâmetro da população. Como a estatística está baseada em dados da amostra e não da população total, é improvável que a estatística da amostra seja igual ao parâmetro da população. Para estimar melhor o parâmetro da população, use o intervalo de confiança.

Os intervalos de confiança são baseados na distribuição de amostragem de uma estatística. Se uma estatística não tem vício como um estimador de um parâmetro, sua distribuição de amostragem estará centrada no valor verdadeiro do parâmetro. Uma distribuição bootstrap aproxima a distribuição amostral da estatística. Portanto, o meio dos 95% dos valores da distribuição bootstrap fornece um intervalo de confiança a 95% para o parâmetro. O intervalo de confiança ajuda a avaliar a significância prática de sua estimativa do parâmetro populacional. Use seu conhecimento especializado para determinar se o intervalo de confiança inclui valores que tenham significância prática para a sua situação.