Disculpe lo que puede ser una pregunta obvia sobre bootstrapping. Fui absorbido temprano en el mundo bayesiano y nunca exploré el bootstrap tanto como debería haberlo hecho.
Me encontré con un análisis en el que los autores estaban interesados en un análisis de supervivencia relacionado con algún tiempo de datos de falla. Tenían alrededor de 100 puntos y utilizaron la regresión para ajustar una distribución de Weibull a los datos. Como resultado de esto, obtuvieron estimaciones de los parámetros de escala y forma. Un enfoque muy tradicional. Sin embargo, luego usaron bootstrapping para muestrear del conjunto de datos original y, para cada nueva muestra, realizaron una regresión y obtuvieron una nueva distribución de Weibull. Los resultados del arranque se utilizaron para construir intervalos de confianza en la distribución de supervivencia.
Mi intuición es un poco conflictiva. Estoy familiarizado con los intervalos de confianza de arranque en los parámetros, pero no lo he visto utilizado para construir intervalos de confianza de distribución.
¿Alguien puede señalarme una referencia / fuente que pueda proporcionar alguna información? Gracias por adelantado.