En Silva y Soler (1996) se propone un procedimiento para construir intervalos de confianza de indicadores en regresión logística basados en la desigualdad de Chebyshev.
En general, estos intervalos no son exactos y por tanto la cobertura real y la longitud real resultan superior es a las nominales. En este trabajo, presentamos un procedimiento bootstrap para obtener tales intervalos . Presentamos un estudio de Monte Carlo comparando las propiedades en muestras finit as del método bootstrap con el método alternativo.
Silva and Soler (1996) propose a procedure to build confid ence intervals of indicators in logistic regression based on the inequality of Chebyshev. In general, these intervals ar e not exact and therefore the real coverage and the real length are superior to the nominal. In this work, we presen t a bootstrap procedure in order to obtain such intervals.
We present a Monte Carlo study comparing the finite sample properties of the bootstrap method with the alternative method.
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