Leitura recomendada para entender quando o bootstrap falhará?

Sabe-se que o bootstrap pode falhar.

Li na Seção 6 de Bickel e Freedman (1981) que o bootstrap falha quando você deseja usá-lo para avaliar o MLE para estimar o parâmetro de uma distribuição uniforme contínua.

Eu li a Seção 7.4 do livro de Efron e Tibshirani, mas não consigo encontrar a referência que eles apontaram.

Alguém poderia me indicar algumas coisas mais facilmente acessíveis às quais eu poderia me referir? Obrigado!

Uma boa revisão completa da teoria e das aplicações de bootstrap é Davison e Hinkley, 1997 . É mais atualizado que a sua referência, é um pouco mais suave e tem muitos exemplos (alguns deles em R). Se isso ainda parece demais, Mooney e Duval, 1993 são uma introdução mais simples e curta, e um bom ponto de partida.

Davison e Hinkley discutem situações em que o bootstrapping falha no final do capítulo. 2 (seção 2.6). De fato, um problema de 'estimar o máximo' está no Exemplo 2.5.

Não é de surpreender que, em geral, o bootstrap falhe quando a função de distribuição empírica falha em representar a real. As especificidades do fracasso - relativas à falta de expansões aproximadas de giro e com margem de giro - talvez sejam melhor deixar para a leitura.

Meu livro tem um capítulo inteiro (capítulo 9). O volume Explorando os limites do Bootstrap é um processo de conferência que contém trabalhos de pesquisa. Aqui estão os links da Amazon para esses livros.

Métodos de Bootstrap: um guia para profissionais e pesquisadores

Explorando os limites do Bootstrap