Descripción: El re-muestreo es un método estadístico utilizado para estimar la distribución de una estadística mediante el muestreo repetido con reemplazo de los datos. Este enfoque permite a los investigadores obtener estimaciones más robustas y precisas de parámetros estadísticos, como la media o la varianza, al generar múltiples subconjuntos de datos a partir de un conjunto original. El re-muestreo se basa en la idea de que, al tomar muestras repetidas, se puede capturar la variabilidad inherente en los datos y, por lo tanto, mejorar la inferencia estadística. Existen diversas técnicas de re-muestreo, siendo las más comunes el bootstrap y el jackknife. El bootstrap implica tomar múltiples muestras aleatorias con reemplazo del conjunto de datos original, mientras que el jackknife consiste en dejar fuera una observación a la vez y calcular la estadística de interés. Estas técnicas son especialmente útiles en situaciones donde el tamaño de la muestra es pequeño o cuando la distribución de los datos no es conocida. En el contexto de la minería de datos, la estadística aplicada y el aprendizaje automático, el re-muestreo puede ser una herramienta valiosa para mejorar la calidad de los modelos predictivos y garantizar la privacidad de la información.
