Se describe un ejemplo de como utilizar bootstrap en muestreo de encuestas. En la segunda parte se discuten varias alternativas para construir intervalos de confianza con base en muestras bootstrap.

Se introducen los conceptos tradicionales de inferencia paramétrica (máxima verosimilitud, información) para luego pasar al bootstrap pararmétrico. Este último se ejemplifica con intervalos de confianza para splines.

Se introducen las distribuciones multivariadas y se explica el concepto de independencia condicional. Los conceptos anteriores se utilizan para la simulación de modelos probabilísticos con el fin de realizar predicción.

En la primera parte se explica el concepto de variables aleatorias, se introducen las más conocidas. En la segunda parte se introduce la teoría de números aleatorios y simulación.

Primer de dos documentos que describen el bootstrap no paramétrico. Se explican los conceptos de muestra aleatoria, el principio del plug-in y la aplicación en componentes principales.

Este documento define los conceptos básicos de probabilidad y los ejemplifica con simulaciones.