Resumen de Estimacion bootstrap para el coeficiente de determinacion: un estudio de simulacion

Alicia López Jauregui, Paula Elosua Oliden

• español

  La aplicación del enfoque bootstrap permite obtener estimaciones de medidas de precisión así como la realización de contrastes de hipótesis en aquellas situaciones en las que no se dispone de información acerca de las distribución muestral de un estadístico o en casos en los que la distribución muestral es dependiente de parámetros desconocidos. Este es el caso del coeficiente de determinación, el índice de evaluación más generalizado en el contexto empírico, utilizado para evaluar el ajuste del modelo lineal de regresión. El objetivo de este trabajo es la exploración de la bondad de este procedimiento en la estimación del error de medida de R2 así como en la determinación de los intervalos de confianza, mediante el método percentil y el método Bca. Este análisis se lleva a cabo mediante una simulación Monte Carlo.

• English

  The application of bootstrap approach allows the estimations of the measurements of precision and carry out contrast of hypothesis in situations in which we haven't got information about the sample distribution of one statistic or in situations in which the sample distribution is dependent on unknown parameters. This is the case for the determination coefficient, the most usual index in the empirical context used to evaluate the adjustment for the linear regression model. The aim of this study is to explore how well this procedure works in the estimation of the measurement error of R2, and also, in the determination of confidence intervals using the percentile method and the Bca method This is achieved by applying Monte Carlo simulation.