Bootstrapping es una técnica que permite testear fácilmente la estabilidad de los modelos, por medio del remuestreo con reposición a partir de la muestra original. Permite estimar rápidamente la distribución muestral de un estimador, los errores e intervalos de confianza para un parámetro. También ayuda a disminuir el impacto de  datos atípicos y anomalías que pueden afectar la precisión y aplicabilidad de un modelo.Los ejemplos de aplicación de este curso se desarrollan con el módulo IBM SPSS Bootstrapping.

 

Al finalizar el curso usted podrá:

  • Evaluar la estabilidad de los modelos y procedimientos analíticos, incluidas las tablas cruzadas y correlaciones.
  • Crear versiones alternativas de un conjunto de datos para obtener una visión más precisa de los elementos más probables en la población.
  • Estimar los errores estándar y los intervalos de confianza de un parámetro como la media, la mediana, el coeficiente de correlación y el de regresión, entre otros.