Bootstrap<-function(amostra,FEstimador) {
	estimaboot<-numeric(1000)
	set.seed(20231026)
	for (i in 1:1000) {
	#  (1)     reamostre os dados com reposição
	reamostra<-sample(x=amostra,size=length(amostra),replace=TRUE)
	#  (2)     calcule a estimativa de interesse da reamostra
	#  (3)     salve a estimativa obtida
	estimaboot[i]<-FEstimador(reamostra)
	}
	#(4) faça um histograma das estimativas salvas
	hist(estimaboot)
	#(5) faça um gráfico quantil-quantil, ou Q-Q Plot
	qqnorm(estimaboot,pch=1,frame=FALSE) # produz um gráfico Q-Q plot normal
	qqline(estimaboot,col="red",lwd=2) # adiciona uma linha de referência 
	#(6) calcule o desvio padrão das estimativas
	dpboot<-sd(estimaboot)
	#(7) calcule o intervalo de confiança padrão
	alfa<-0.05 # IC de 95%
	estimaCorrigida<-2*FEstimador(amostra)-mean(estimaboot)
	PadInf<-estimaCorrigida-qnorm(1-alfa/2)*dpboot
	PadSup<-estimaCorrigida+qnorm(1-alfa/2)*dpboot
	# intervalo precentilico tipo 1
	thetaH<-quantile(estimaboot,probs=1-alfa/2)[[1]]
	thetaL<-quantile(estimaboot,probs=alfa/2)[[1]]
	# intervalo precentilico tipo 2
	LInf<-2*FEstimador(amostra)-thetaH
	LSup<-2*FEstimador(amostra)-thetaL
	#(8) retorne intervalo de confiança
	return(list("IC(0,95):","L=",LInf,"H=",LSup))
	#fim função
}

FEstimador<-function(amostra) {
	return(mean(amostra))
} 

amostra<-c(26,31,23,22,11,22,14,31)

Bootstrap(amostra,FEstimador)