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Bootstrap 에 관해서

일반적으로 SEM 사용자 분들께서 Bootstrap 에 관한 테크닉에 대해서 잘 모르시는것 같아서 잠깐 적어 봅니다.

Bootstrap 은 주로 데이터가 작은 경우나 모델의 검증이 끝난후 사후검정의 개념으로 논문에 씌여지고 있습니다.  특히 샘플 데이터가  normal curve 에서 심하게 벗어날 경우 Boostrap 은 좋은 해결책이 될수도 있습니다. 개념으로는 샘플 데이터의 숫자만큼의 새로운 데이터를 기존의 샘플 데이터에서 무작위로 추출하는 방법으로, 예를 들자면 샘플의 숫자가 200 개일 경우 200개의 샘플을 200번 정도 추출하는 방법이라고 말할수 있습니다.

개인적으로 아주 좋아하는 방법은 아니지만 이방법을 잘만 활용한다면 저널의 발표의 기회를 잡을지도 모르겠습니다. Amos 의 경우 Menu: ViewSet -> Analysis Properties -> Bootstrap 입

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