Luôn lấy mẫu lại với đúng số quan sát ban đầu

Trong các ví dụ bootstrap, đúng 30 quan sát đã được lặp lại lấy mẫu từ mẫu gốc. Con số 30 được chọn vì mẫu gốc có 30 quan sát. Nếu chúng ta chỉ lấy mẫu lại 3 quan sát, giá trị \(\hat{p}^*\) có thể dao động từ 0 đến 1 (tạo ra \(SE(\hat{p}^*)\) lớn hơn nhiều so với mong muốn). Nếu chúng ta lấy mẫu lại 300 quan sát, giá trị \(\hat{p}^*\) sẽ gần như giống nhau mỗi lần (tạo ra \(SE(\hat{p}^*)\) nhỏ hơn nhiều so với mong muốn).

Nói chung, nếu \(n\) là kích thước của mẫu gốc, khi bootstrapping, chúng ta nên lấy mẫu lại có hoàn nguyên bao nhiêu quan sát?