Re-eșantionează întotdeauna numărul original de observații

În exemplele de bootstrap, exact 30 de observații au fost re-eșantionate în mod repetat din eșantionul original. Numărul de 30 a fost ales deoarece eșantionul original avea 30 de observații. Dacă am fi re-eșantionat doar 3 observații, valoarea re-eșantionată \(\hat{p}^*\) ar fi putut varia între 0 și 1 (producând un \(SE(\hat{p}^*)\) mult mai mare decât cel dorit). Dacă am fi re-eșantionat 300 de observații, valoarea re-eșantionată \(\hat{p}^*\) ar fi fost aproape aceeași de fiecare dată (producând un \(SE(\hat{p}^*)\) mult mai mic decât cel dorit).

În general, dacă \(n\) reprezintă dimensiunea eșantionului original, câte observații ar trebui să re-eșantionăm cu înlocuire atunci când aplicăm bootstrapping?