Dada uma seqüência de realizações de uma cadeia de Markov em tempo discreto e espaço de estados finito, estimamos a distribução de probabilidade amostral das tansições dos estados e da medida invariante usando o método de reamostragem. Discutilos alguns métodos exitentes na literatura e propomos dois novos métodos de reamostragem com o objetivo de reduzir o esforço computacional e garantir a redução da variância. Para tanto, consideramos algumas recentes idéias no contexto de classificação, tais como o Adaboost, na estimação desta distribuição. Alguns resultados numéricos ilustram e nos fornecem evidências para os métodos propostos.

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