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Considere uma amostra de tamanho n, em que se deseja fazer inferência a respeito de um ...
Considere uma amostra de tamanho n, em que se deseja fazer inferência a respeito de um parâmetro θ. Assinale a alternativa que faz referência ao procedimento computacional bootstrap não paramétrico.
A
Reamostrar, do conjunto de dados, N amostras de tamanho n, com reposição, estimar θ em cada uma delas para obter uma distribuição empírica do estimador.
B
Gerar N amostras de tamanho n, de uma distribuição normal com a média e o desvio padrão estimados no conjunto de dados, e obter uma distribuição aproximada do estimador.
C
Reamostrar, do conjunto de dados, n amostras de tamanho n-1, retirando uma observação diferente em cada amostra gerada, e, com base nessa distribuição, estimar o viés e o erro padrão do estimador.
D
Gerar N amostras de tamanho n de valores em um intervalo de valores possíveis para o conjunto de dados e obter uma aproximação da integral do estimador de interesse.
E
Gerar N valores do estimador de interesse com base em uma distribuição “envelope” e aceitar probabilisticamente os valores com maior correspondência ao conjunto de dados para obter uma aproximação da distribuição verdadeira do estimador.