Vuelve a muestrear siempre el número original de observaciones

En los ejemplos de bootstrap, se han vuelto a muestrear exactamente 30 observaciones de la muestra original de forma repetida. Se eligió 30 porque la muestra original tenía 30 observaciones. Si en su lugar hubiéramos remuestreado 3 observaciones, el valor remuestreado de \(\hat{p}^*\) podría haber variado de 0 a 1 (produciendo un \(SE(\hat{p}^*)\) mucho mayor del deseado). Si hubiéramos remuestreado 300 observaciones, el valor remuestreado de \(\hat{p}^*\) habría sido similar cada vez (produciendo un \(SE(\hat{p}^*)\) mucho menor del deseado).

En general, si \(n\) representa el tamaño de la muestra original, ¿cuántas observaciones deberíamos remuestrear con reemplazo al hacer bootstrapping?