parallel bootstrap은 표본 크기가 큰 데이터에 적합한 방법입니다.
advantage로는 빠른 계산 시간과 높은 정확성을 들 수 있습니다.
disadvantage로는 계산 오류의 위험이 높아질 수 있으며, 결과의 신뢰성이 떨어질 수 있습니다.
실제 구현에서는 큰 표본 크기의 데이터에서 사용하는 것이 좋습니다.
작은 표본 크기의 데이터에서는 serial bootstrap을 사용하는 것이 좋습니다.
parallel bootstrap의 결과는 실제 데이터와 다음과 같이 비교할 수 있습니다.
- 표본 평균과 표준 편차를 계산하여 실제 데이터와 비교합니다.
- confidence interval을 계산하여 실제 데이터와 비교합니다.
parallel bootstrap을 사용할 때, sample size가 작을 때는 다음과 같이 할 수 있습니다.
- 표본 크기를 늘려서 사용합니다.
- serial bootstrap을 사용합니다.
- 다른 방법으로 결과를 확인합니다.
parallel bootstrap의 결과가 실제 데이터와 어떻게 비교해야 하는지에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.
- 결과를 그래프로 표현하여 비교합니다.
- 통계적 검정을 통해 비교합니다.
- 다른 방법으로 결과를 확인합니다.
이와 같은 방법으로 parallel bootstrap을 사용할 수 있습니다.
2025-05-13 07:35