Se considera que uno de los problemas fundamentales de la Estadística es la estimación de parámetros de poblaciones. En ocasiones, los investigadores cuentan con pequeños tamaños de muestras para sus experimentos. El objetivo fundamental de la estimación es obtener un conocimiento de cierto aspecto de la población sobre el cual se desconocen las características fundamentales (Cue et al., 1987bCUE, J.; CASTELL, E.; HERNÁNDEZ, J.M.: Estadística. 1RA. Parte, Ed. Empresa Nacional de Producción del Ministerio de Educación Superior Imprenta “Andre Voisin”, La Habana, Cuba, 243 p., 1987b.; 1987aCUE, J.; CASTELL, E.; HERNÁNDEZ, J.: Estadística. 2DA. Parte, Ed. Empresa Nacional de Producción del Ministerio de Educación Superior Imprenta “Andre Voisin”, La Habana, Cuba, 357 p., 1987a.). A menos que se conozcan los parámetros, no se puede conocer la bondad de la estimación que alcanza un parámetro con un estadígrafo muestral; hay que conformarse con saber lo bueno que es ese estimativo en promedio, esto es, saber lo bien que se comporta en un muestreo repetitivo, o saber cuántos valores muestrales se pueden esperar que caigan dentro de un intervalo dado en torno al parámetro (Guerra et al., 2006GUERRA, C.W.; MÉNDEZ, E.; BARRERO, R.; EGAÑA, A.: Estadística, Ed. Félix Varela, La Habana, Cuba, 376 p., 2006, ISBN: 959-258-776-0.).

En 1979 Bradley Efron Efron et al. (1993)EFRON, B.; TIBSHIRANI, R.: An Introduction to the bootstrap, Ed. Chapman and Hall, New York, USA, 436 p., 1993., crea un método denominado Bootstrap, traducido como “autodocimante”, de muy sencilla descripción, pero imposible de utilizar 35 años atrás por la carencia de máquinas computadoras como las de hoy en día, y el gran volumen de cálculo que se debe utilizar. Bradley Efron es ganador del Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento en la categoría de Ciencias Básicas. Su método estadístico ha incrementado la utilidad y la eficacia de la Estadísticas Matemática como herramienta útil para todas las disciplinas científicas. Según (Freixa et al., 1992FREIXA, M.; SALAFRANCA, L.; GUARIDIA, J.; FERRER, R.; TURBANY, J.: Análisis Exploratorio de datos: nuevas técnicas estadísticas, Ed. Promociones y Publicaciones Universitarias, S.A. (PPU, S.A), Barcelona, España, 296 p., 1992, ISBN: 84-7665-179-1.) el método Bootstrap es una revisión y mejora del método Jackknife; donde al utilizar el error estándar bootstrap se pueden construir intervalos de confianza para estimar un parámetro poblacional. (Navarro, 2016NAVARRO, J.A.: “The Bootstrap: a 35 years old young very useful for analyzing biological data”, Cuban Journal of Agricultural Science, 50(1): 11-23, 2016, ISSN: 0864-0408, e-ISSN: 2079-3480.) considera al Bootstrap como un método estadístico joven muy útil para analizar datos.

No hay elementos para afirmar que en Cuba hay una aplicación informática (para PC o dispositivos móviles) que se comercialice y que haga uso extensivo del método intensivo por ordenador Bootstrap para estimar parámetros en las investigaciones agropecuarias. (Bravo, 2010BRAVO, J.A.: Aplicación del método Bootstrap para la estimación de parámetros poblacionales en Parcelas Permanentes de Muestreo y en la modelación Matemática en plantaciones de Pinus cubensis Grised, Instituto de Ciencia Animal ICA e Instituto de Investigaciones Forestales IIF. Universidad de Pinar del Rio, Tesis en opción al grado científico de Doctor en Ciencias Forestales, La Habana, Cuba, 2010.), hace referencias a varios investigadores que emplean este método estadístico en sus trabajos, y refiere como a nivel internacional, es más creciente cada día su uso y aplicación en las diferentes investigaciones científicas. Es por ello, que este trabajo tiene como objetivo implementar una nueva versión del sistema STIMA para dispositivos móviles y que sea de fácil manejo, que cumpla con los requerimientos del método autodocimante, y que aporte una solución para estimar parámetros bootstrap en investigaciones agropecuarias.

Para facilitar el procesamiento de la información a través del método Bootstrap se confeccionó la versión STIMA 2.1. Se tuvo en cuenta la descripción gráfica del método autodocimante que propone (Pino et al., 2007PINO, J.A.; SABÍN, Y.; TOLEDO, V.; GARCÍA, L.: “Método Intensivo por ordenado Bootstrap”, Revista Ciencia e Ingeniería Aplicada, ser. Rioacha. Centro de Investigaciones de la Universidad de la Guajira, Colombia, 1(1), 2007.; 2008PINO, J.A.; ARTEAGA, M.; SABÍN, Y.: “STIMA (versión 1.0): Software para la estimación de parámetros aplicando el método intensivo por ordenador Bootstrap”, En: XVI Congreso Científico Internacional del INCA, noviembre 2008, XVI Congreso Científico Internacional del INCA, noviembre 2008, San José de las Lajas, La Habana, Cuba, 2008.) y un diagrama de transición de estados elaborado para la obtención de STIMA (versión 1.0), programado en lenguaje Borland Delphi sobre plataforma Windows, con un compilador que genera aplicaciones de tipo cliente/servidor de 32/64 bits que brinda grandes facilidades para el desarrollo de propósitos generales, utilizando una programación visual basada en una metodología orientada (Jöckel et al., 1992JÖCKEL, K.H.; ROTHE, G.; SENDLER, W.: “Bootstrapping and related techniques”, En: International Conference Held in Trier, FRG, June 4 - 8, 1990, Ed. Springer-Verlag, USA, 1992.; Copplien, 1998COPPLIEN, J.O.: Advanced Borland Delphi programming styles and idioms, Ed. Addison-Wesley, USA, 468 p., 1998.). En la nueva versión, se emplea el lenguaje de programación Java en su versión 7 para Androide Studio, lenguaje de séptima generación con un compilador que genera aplicaciones de tipo cliente/servidor que brinda grandes facilidades para el desarrollo de propósitos generales. La apk obtenida tiene una página de inicio donde se identifica la aplicación desarrollada. Como requerimiento mínimo se exige que sea ejecutable a partir de Androide 5.0.

La versión STIMA 2.1 cuenta con un grupo de opciones que proporciona un manejo de trabajo cómodo:

El Sistema STIMA 2.1, brinda la posibilidad de obtener los estimadores más importantes de los parámetros poblacionales como son media bootstrap $\left({\overline{x}}_{BOOT}\right)$, varianza bootstrap $\left(s_{BOOT}^2\right)$, desviación estándar bootstrap $\left(s_{BOOT}\right)$, coeficiente de variación bootstrao $\left(c{v}_{BOOT}\right)$ , e intervalos de confianza para estimar la media, utilizando el Método Intensivo por Ordenador Bootstrap.

Se ha empleado en diferentes investigaciones de las cuales se tenían sus bases de datos registradas (Pino et al., 2003PINO, J.; SABÍN, Y.; SALGADO, Y.; TORRES, V.: “Sistema Stima 1.0 para la estimación de parámetros en investigaciones relacionadas con la mecanización agropecuaria utilizando el método Bootstrap”, Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, 12(2): 1-5, 2003, ISSN: 1010-2760, e-ISSN: 2071-0054.; 2019PINO, J.A.; ARTEAGA, M.; FERNÁNDEZ, L.; JIMÉNEZ, Y.R.: “Estimación de parámetros en investigaciones de producción animal (porcina) utilizando el software STIMA 1.0.”, En: Porcicultura Tropical 2019, La Habana, Cuba, 2019, ISBN: 978-959-7208-36-5.), que requerían estimar parámetros poblacionales con pequeños tamaños de muestra:

Para evaluar el uso de la nueva versión del sistema, se aplica una encuesta a los 12 profesores e 9 investigadores que utilizaron el sistema STIMA 2.1 en sus indagaciones científicas. Se obtienen los siguientes resultados:

La implementación de una nueva versión de STIMA (2.1), cumple con los requerimientos del método creado por Bradley Efron, siendo un sistema de fácil manejo para androide, que puede ser utilizado para estimar parámetros $\left({\overline{x}}_{BOOT},S_{BOOT}^2,S_{BOOT},C{V}_{BOOT}\right)$ e intervalos de confianza para la media, en investigaciones agropecuarias.

Los usuarios de esta herramienta digital han expresado un 100% de satisfacción con su manejo, y muestran agrado con las opciones que se proponen en esta nueva versión.