Bootstrap

En el bootstrap (Efron y Tibshirani, 1993), los datos de la muestra se utilizan para crear un conjunto amplio de nuevas muestras 'bootstrap', simplemente extrayendo aleatoriamente datos de la muestra original. En cualquier nueva muestra, cada una del mismo tamaño que la original, algunos sujetos aparecerán dos o más veces, y otros no.

El estadístico de interés se calcula en cada una de esas muestras bootstrap. El conjunto de estos valores calculados se denomina distribución bootstrap del estadístico.

El percentil bootstrap se obtiene utilizando los percentiles 2,5 y 97,5 de la distribución bootstrap como intervalo de confianza del 95 % de las estadísticas de interés. Este intervalo percentil se utiliza para calcular los intervalos de confianza para límites de referencia cuando se estima utilizando el método robusto.

El método bootstrap acelerado y corregido por sesgo (BC_a) (Efron, 1987; Efron y Tibshirani, 1993) ajusta el posible sesgo y asimetría en la distribución bootstrap. El método bootstrap BC_a se utiliza, por ejemplo, para La tau de Kendall y en Análisis de la curva ROC.

Generación de números aleatorios

MedCalc utiliza el Mersenne Twister como generador de números aleatorios (implementación MT19937) (Matsumoto y Nishimura, 1998).

Opciones de bootstrap

• Réplicas de bootstrap: introduzca el número de réplicas de bootstrap. Un número alto aumenta la precisión, pero también el tiempo de procesamiento.
• Semilla de número aleatorio: Esta es la semilla del generador de números aleatorios. Introduzca 0 para una semilla aleatoria; esto puede resultar en diferentes intervalos de confianza al repetir el procedimiento. Cualquier otro valor generará una secuencia aleatoria repetible, lo que resultará en valores repetibles para los intervalos de confianza.

Literatura

• Efron B (1987) Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association 82:171-185.
• Efron B, Tibshirani RJ (1993) An introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC.
• Matsumoto M, Nishimura T (1998) Mersenne twister: a 623-dimensionally equidistributed uniform pseudo-random number generator. ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation 8:3-30.

Véase también

• Una nota técnica sobre el cálculo de intervalos de confianza de BC_a bootstrap
• Correlación de rangos
• Intervalo de referencia
• Análisis de la curva ROC