Análisis de las muestras generadas en el proceso de simulación bootstrap

Resumen

EN EL PRIMER CAPITULO SE DESCRIBEN CIERTOS ERRORES O VARIABILIDADES QUE AFECTAN A LAS MUESTRAS GENERADAS AL APLICAR EL METODO 2 DE EFRON (1979), INTRODUCIENDO EL CONCEPTO DE MUESTRA BOOTSTRAP OUTLIER, LOS SIGUIENTES CAPITULOS SE CENTRAN EN EL ESTUDIO DE TECNICAS QUE EVITEN EN PARTICULAR LOS ERRORES DESCRITOS EN ESTE CAPITULO. EN EL CAPITULO 2 SE ESTABLECE LA DISTRIBUCION DE CIERTOS ESTADISTICOS DEFINIDAS SOBRE EL CONJUNTO DE TODAS LAS POSIBLES MUESTRAS BOOTSTRAP. MEDIANTE ESTAS DISTRIBUCIONES, SE PROPONEN METODOS ALTERNATIVOS PARA LA GENERACION DE MUESTRAS BOOTSTRAP, BASADOS EN LA DETERMINACION DE AQUELLAS MUESTRAS QUE, DESDE EL PUNTO DE VISTA DE LA DISTRIBUCION HALLADA, SE DESVIAN EXCESIVAMENTE DEL RESTO. EN EL CAPITULO 3 SE PROPONE UNA MEDIDA DEL EFECTO QUE CADA MUESTRA BOOTSTRAP EJERCE EN EL ANALISIS A REALIZAR, ASI COMO UNA GENERALIZACION DE ESTA MEDIDA PARA CUANDO SE DESEE ESTUDIAR EL EFECTO QUE VARIAS MUESTRAS BOOTSTRAP, CONSIDERADAS CONJUNTAMENTE, EJERCEN SOBRE LAS ESTIMACIONES BOOTSTRAP. ESTO NOS PERMITE ESTABLECER UNA RELACION DE PREFERENCIA SOBRE EL CONJUNTO DE LAS MUESTRAS GENERADAS, A PARTIR DE LA CUAL SE HALLA UNA FUNCION REAL QUE CUANTIFICA LA INCIDENCIA QUE CADA MUESTRA GENERADA EJERCE EN EL ANALISIS QUE SE ESTE LLEVANDO ACABO, EN RELACION CON EL RESTO DE LAS MUESTRAS GENERADAS. LAS SIMULACIONES REALIZADAS PONEN DE MANIFIESTO LA CONVENIENCIA DEL ANALISIS DE LAS MUESTRAS GENERADAS, YA QUE ELLO PERMITE MEJORAR LA CALIDAD DE LAS ESTIMACIONES. LA MEMORIA INCLUYE ANEXOS DONDE MUESTRAN LOS PROGRAMAS UTILIZADOS PARA IMPLEMENTAR LAS TECNICAS PROPUESTAS. ESTAN REALIZADOS EN LENGUAJE FORTRAN Y UTILIZAR RUTINAS DE LA LIBRERIA IMSL.