꿈라CBT크기가 N인 자료에서 크기 N의 부트스트랩 표본을 한 번 만들 때, 특정한 한 관측치가 그 표본에 한 번도 포함되지 않을 확률에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
- 1확률은 \((1 - \frac{1}{N})^{N}\)이며 N이 커질수록 \(\frac{1}{e}\)인 약 0.368에 수렴하므로, 각 부트스트랩 표본은 원자료의 약 63.2%만을 서로 다른 관측치로 담게 된다.
- 2확률은 \((1 - \frac{1}{N})^{N}\)이며 N이 커질수록 0에 수렴하므로, 표본이 커지면 모든 관측치가 반드시 한 번 이상 포함된다.
- 3확률은 \((\frac{1}{N})^{N}\)이며 N이 커질수록 0에 수렴하므로, 뽑히지 않는 관측치는 사실상 존재하지 않는다.
- 4확률은 \(1 - (1 - \frac{1}{N})^{N}\)이며 N이 커질수록 약 0.368에 수렴하므로, 원자료의 약 36.8%만이 매 표본에 포함된다.