Toujours rééchantillonner le nombre initial d’observations

Dans les exemples de bootstrap, exactement 30 observations ont été rééchantillonnées à plusieurs reprises à partir de l’échantillon initial. Ce choix de 30 vient du fait que l’échantillon initial comportait 30 observations. Si nous avions rééchantillonné 3 observations à la place, 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 initial, combien d’observations devons-nous rééchantillonner avec remise lors d’un bootstrap ?