Para un tiempo fijo, y un tiempo de horizonte, la probabilidad de incumplimiento (PD) mide la probabilidad de que un deudor, que ha pagado su crédito hasta el tiempo , caiga en mora no más tarde que el tiempo . Esta probabilidad es uno de los elementos más cruciales que influyen en el riesgo en los créditos. Trabajos anteriores han propuesto estimadores no paramétricos para la probabilidad de incumplimiento derivados del estimador de Beran y un estimador de Beran doblemente suavizado de la función de supervivencia condicional para datos censurados. También han encontrado expresiones asintóticas para el sesgo y la varianza de los estimadores, pero no proporcionan una forma práctica de elegir los parámetros de suavizado involucrados. En este documento, se proponen métodos de remuestreo basados en técnicas de bootstrap para aproximar las bandas en las que dependen los estimadores de Beran y de Beran suavizado de la PD. También se proponen algoritmos de bootstrap para el cálculo de regiones de confianza de la probabilidad de incumplimiento. Estudios de simulación extensos muestran el buen comportamiento de los algoritmos presentados. El selector de banda y el algoritmo de región de confianza se aplican a un conjunto de datos de crédito alemán para analizar la probabilidad de incumplimiento condicional al puntaje crediticio.