주어진 맥락에서, 제안된 신경망 우도 근사 모델의 성능은 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 시계열 데이터의 길이가 길어질수록 모델의 성능이 어떻게 변화하는지 조사할 수 있습니다. 긴 시계열 데이터에서는 모델이 장기 의존성을 적절히 학습할 수 있는지, 또한 학습 시간과 성능 사이의 트레이드오프가 어떻게 나타나는지 확인할 수 있습니다. 또한 관측 오차 수준이 높아질수록 모델의 정확도와 안정성에 어떤 영향을 미치는지도 연구할 수 있습니다. 관측 오차가 증가함에 따라 모델이 얼마나 강인한지, 또는 오차에 민감하게 반응하는지를 평가하여 결과를 분석할 수 있습니다.