Всегда повторно отбирайте исходное количество наблюдений

В примерах с бутстрэпом из исходной выборки многократно отбирались ровно 30 наблюдений. Число 30 выбрано потому, что именно столько наблюдений содержалось в исходной выборке. Если бы мы отбирали всего 3 наблюдения, значение \(\hat{p}^*\) могло бы варьироваться от 0 до 1, что дало бы гораздо большее \(SE(\hat{p}^*)\), чем нужно. Если же отбирать 300 наблюдений, значение \(\hat{p}^*\) почти не менялось бы от выборки к выборке, что привело бы к значительно меньшему \(SE(\hat{p}^*)\), чем требуется.

Если \(n\) — размер исходной выборки, сколько наблюдений следует отбирать с возвращением при бутстрэпе?