Método de remuestreo BOOTSTRAP: aplicaciones en correlación y control de calidad

Abstract

Son frecuentes en el trabajo de un profesional Estadístico la estimación de parámetros de interés cuando se desconoce la distribución poblacional de sus variables, se dispone de muestras muy pequeñas o incluso cuando se tiene idea de la distribución, pero se desconocen sus parámetros. Estos casos son resueltos con métodos tradicionales que implican una serie de dificultades analíticas para el profesional. La idea del presente trabajo es mostrar métodos alternativos de estimación en las situaciones indicadas y que resuelven el problema mediante el uso intensivo de algoritmos computacionales, los métodos de Remuestreo. Vamos a mostrar las bondades y simplicidad del método Bootstrap para estimación en dos temas fundamentales del trabajo de un profesional Estadístico: Coeficiente de Correlación y Control de calidad. El Bootstrap es una técnica de remuestreo que se emplea en estadística cada vez con más fre-cuencia gracias a la potencia de las computadoras actuales, que permiten hacer cálculos que antes podían ser inconcebibles. Se fundamenta en la distribución Empírica y la simulación de Montecarlo, lo que permite obtener estimaciones de medidas de precisión, así como la realización de pruebas de hipótesis en aquellas situaciones indicadas al inicio.