Boostraping

Bonjour,

Voila mon problème... J'ai une série de données pour laquelle je calcule la moyenne et un intervalle de confiance pour cette moyenne (jusqu'à là tout va bien...)
Je réalise ensuite un bootstrapping qui me re-simule 10 000 données et en les classant par ordre croissant et en prenant la 50ieme et 9950ieme valeurs j'obtiens de nouveau un intervalle de confiance. Mais voila, j'obtiens un intervalle de confiance plus large après Bootstrapping ( ce à quoi je ne m'attendais pas...) Si quelqu'un a une idée pour tenter de m'expliquer cela...

Merci beaucoup et à bientôt,

si tu as pris un intervalle de confiance à 95% alors tu ne devrais pas prendre les 50 et 9950 valeurs mais les 250 et 9750. Parce que 0.05*10000 = 500.

Perso avec un exemple j'obtiens des choses très similaires :

Code:

x <- rnorm(10000,50,8) #ma population
# le bootstrap
sims <- replicate(1e4,mean(x[sample(10000,rep=T)]))
# intervalle par bootstrap 95%
sort(sims)[c(250,9750)]
[1] 49.73217 50.04119

# par le calcul :
    n    mean      sd        se lower95ci upper95ci
 10000 49.88575 7.896328 0.07896328  49.73097  50.04053


Merci de ta réponse... Il faut en effet que je prenne garde bien comparé à même Intervalle de confiance sinon... Cependant tes résultats montrent également un IC plus large après Bootstrapping. Et c'est cela que je ne comprends pas trop... En effet le bootstrapping devrait par un ré-échantillonage diminuer le poids des données s'ecartant de manière un peu absurde de la moyenne et je devrais donc obtenir un IC plus étroit non?
Merci d'avance,

OUPS autant pour moi, ton IC après bootstrapping est plus étroit ( ce que j'attendais)... Merci !!!

ici je dirai que les deux ic sont assez comparables voir similaires. Ils sont très petits tout les deux car on utilise un très grand nombre de valeurs.