Estimación de precisión de datos de la herramienta Análisis de remuestreo

El análisis de remuestreo es una sencilla técnica que calcula la fiabilidad o precisión de las estadísticas de previsión u otros datos de muestra. Los métodos clásicos se basan en las fórmulas matemáticas para describir la precisión de estadísticas de muestra. Cuando una distribución de muestreo de una estadística no se distribuye de forma normal o no se encuentra fácilmente, estos métodos clásicos son difíciles de usar o no son válidos.

El análisis de remuestreo analiza las estadísticas de muestra realizando de forma repetida muestreos de los datos y creando distribuciones de las diferentes estadísticas de cada muestreo. El término análisis de remuestreo viene de la expresión "salir adelante por uno mismo" que usa el mismo término en inglés (bootstrap), ya que este método utiliza la distribución de estadísticas en sí para analizar la precisión de las estadísticas.

Hay disponibles dos métodos de análisis de remuestreo con esta herramienta:

Nota:

Cuando se utiliza el método de simulación múltiple, la herramienta desactiva temporalmente la opción Usar misma secuencia de números aleatorios. En la documentación sobre estadísticas, el método de una simulación también se denomina análisis de remuestreo no paramétrico, mientras que el método de varias simulaciones también se denomina análisis de remuestreo paramétrico.

Figura 59. Métodos de simulación de análisis de remuestreo

En esta figura se muestra el método de una simulación y los métodos de varias simulaciones

Como la técnica de análisis de remuestreo no asume que la distribución de remuestreo se haya distribuido con normalidad, puede utilizarla para calcular la distribución de remuestreo de cualquier estadística, incluso una no convencional, como el valor mínimo o máximo de una previsión. También puede calcular fácilmente estadísticas complejas, como el coeficiente de correlación de dos conjuntos de datos, o bien combinaciones de estadísticas, tales como la relación de una media con respecto a una varianza.

Para calcular la precisión de las estadísticas Hipercubo latino, debe utilizar el método de simulación múltiple.