Como a estatística inicializada é mais uma abstração do parâmetro de sua população. Você tem seu parâmetro de população, sua estatística de amostra e apenas na terceira camada você tem o bootstrap. O valor médio inicializado não é um estimador melhor para o parâmetro de população. É apenas uma estimativa de uma estimativa.
Como a distribuição de autoinicialização contendo todas as combinações possíveis de autoinicialização centraliza-se em torno da estatística da amostra, da mesma forma que a estatística da amostra em torno do parâmetro populacional nas mesmas condições. Este artigo aqui resume essas coisas muito bem e é um dos mais fáceis que eu poderia encontrar. Para provas mais detalhadas, siga os documentos que eles estão referenciando. Exemplos dignos de nota são Efron (1979) e Singh (1981)n → ∞
A distribuição inicializada de segue a distribuição de que a torna útil na estimativa do erro padrão de uma estimativa amostral, na construção de intervalos de confiança e na estimativa de viés de um parâmetro. Não o torna um estimador melhor para o parâmetro da população. Apenas oferece uma alternativa às vezes melhor à distribuição paramétrica usual para a distribuição da estatística.θB- θ^θ^- θ
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