Bootstrap Robusto com base na Função de Influência

O desenvolvimento de procedimentos inferenciais robustos baseados em reamostragem, quando o modelo gerador dos dados pertence a uma vizinhança de contaminação do modelo central Normal (univariado ou multivariado), é o objectivo deste trabalho. Para isso propõe-se a utilização da função de influência de um funcional de interesse na indução de um mecanismo de controlo no plano de reamostragem. Quando o modelo gerador dos dados não é o modelo central, não é evidente o cálculo de medidas de precisão de estimadores robustos, assim como a determinação da sua distribuição, mesmo que assintótica. A utilização do método de reamostragem bootstrap é uma alternativa para a estimação dessas medidas. Este método apresenta, contudo, vários problemas quando aplicado a estimadores robustos, exigindo assim um procedimento que permita ultrapassar essas dificuldades. Foi com esse intuito que se desenvolveu um novo método de reamostragem que se denominou bootstrap robusto. Através de várias aplicações do novo método mostra-se que ele origina estimativas robustas estáveis e é computacionalmente menos dispendioso que o bootstrap usual de um estimador robusto. Este novo método permite efectuar inferências robustas nas mais variadas áreas da Estatística.