Toujours rééchantillonner le même nombre d'observations que l'original

Dans les exemples de bootstrap, exactement 30 observations ont été rééchantillonnées à répétition à partir de l'échantillon original. Le choix de 30 a été fait parce que l'échantillon original comptait 30 observations. Si nous avions plutôt rééchantillonné 3 observations, la valeur rééchantillonnée de \(\hat{p}^*\) aurait pu varier de 0 à 1 (produisant un \(SE(\hat{p}^*)\) beaucoup plus grand que souhaité). Si nous avions rééchantillonné 300 observations, la valeur rééchantillonnée de \(\hat{p}^*\) aurait été presque la même à chaque fois (produisant un \(SE(\hat{p}^*)\) beaucoup plus petit que souhaité).

De façon générale, si \(n\) représente la taille de l'échantillon original, combien d'observations devrions-nous rééchantillonner avec remise lors du bootstrap?