Küçük örneklemlerde Frekventist Bootstrap sınırlamaları ortaya çıkabilir

Küçük veri setlerinde bootstrap, orijinal örneklemin bozulmasına veya aşırı uç değerlere duyarlı hale gelebilir. Frekventist yaklaşım bu tür durumlarda klasik hataları büyütebilir ve güven aralıklarının aşırı dar veya yanlış kapatılmasına yol açabilir. Bu durum, karar vericilerin riskleri doğru algılamasını zorlaştırabilir.