Estimación e inferencia de parámetros en un modelo de regresión normal múltiple multivariado mediante el Bootstrap y el Jackknife

Abstract

En este proyecto se describe el procedimiento Bootstrap y Jackknife para los modelos lineales múltiples multivariados y se crea una función que estima los parámetros tanto por Bootstrap como por Jackknife. Además, se construyen escenarios de simulación para evaluar el algortimo cuando los datos siguen una distribución normal multivariada. Y por último, se realiza una aplicación de la función donde se comparan las estimaciones obtenidas por mínimos cuadrados ordinales y las dos técnicas de remuestreo.