붓스트랩이 해석적방법에 비해서 RMSE가 개선되는 지역이 많다.   모형이 정확하다면 붓스트랩에 근거한 추정량의 성능은 뛰어다. 특히 경활조사에서의 경우 모형적합이 좋으므로 붓스트랩은 잘 수행될 수 있을 것이다.
종합하면, 붓스트랩과 해석적 방법 간의 MSE 추정치 차이가 작지만, 전반적으로 붓스트랩이 해석적 방법에 비해 RMSE가 개선되는 지역들이 많다. 다음 4.3절의 참값을 이용할 수 있는 시뮬레이션 연구결과, 해석적 근사 방법과 붓스트랩 방법 간의 차이는 매우 작다. 두 추정치 모두 참값에 대해 위쪽으로 치우쳐져 있다(4.3절 [그림 5-21]). 그러나 여기서는 두 방법 간 MSE 추정치가 시뮬레이션 실험에서보다 더 유사하게 보인다. 모수적 붓스트랩(parametric bootstrap)은 자료 생성과정이 완전히 알려져 있다고 가정하기 때문에, 시뮬레이션 연구에서처럼 모형이 정확하다면 붓스트랩에 근거한 추정량의 성능은 매우 좋다고 할 수 있다. 그러나, 사실 정확한 모형은 거의 알려져 있지 않다. 경활조사에의 적용은 자료에 대한 모형 적합이 나쁘지 않기 때문에, 해석적 근사 방법 간의 차이는 작더라도, 붓스트랩은 잘 수행될 것으로 기대한다.