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패리티 플롯은 계산 모델의 결과 집합을 벤치마크 데이터와 비교하는 산점도입니다. 각 점에는 좌표(x, y)가 있으며, 여기서 x는 벤치마크 값이고 y는 모델의 해당 값입니다.

완벽한 모델 성능을 나타내는 y = x 방정식의 한 줄이 참조로 추가되기도 합니다. 모델이 벤치마크를 성공적으로 재현하는 경우 해당 지점이 선 위에 놓이게 됩니다.

패리티 플롯은 저자가 시각적인 방식으로 모델을 검증하고자 할 때 과학 논문이나 보고서에서 볼 수 있습니다. 그러나 데이터의 범위가 넓은 경우 규모가 크면 중요한 불일치가 보이지 않게 되고 모델이 실제보다 더 좋아 보이게 됩니다. 이 경우 모델 오차 [(y-x) 대 x]의 플롯이 모델의 성능을 평가하는 데 더 좋습니다.
1. 패리티 플롯은 컴퓨터 모델의 출력과 참조 데이터를 대조하는 산점도입니다.
2. 각 점은 좌표(x, y)로 식별되며, 여기서 x는 기준값을 나타내고 y는 모델의 일치하는 값입니다.
3. 참조를 위해 때때로 y = x 방정식에서 그려진 선이 포함됩니다. 모델이 벤치마크를 정확하게 재현하는 경우 해당 지점이 선 위에 놓이게 됩니다.
4. 저자가 논문이나 보고서에서 모델을 시각적으로 검증하고자 할 때 패리티 플롯이 사용됩니다. 반면에 데이터가 넓은 범위에 걸쳐 있는 경우, 큰 스케일이 중요한 차이를 가려서 모델이 실제보다 더 나은 것처럼 보이게 합니다. 이러한 상황에서는 모델의 성능을 평가할 때 모델 오차 플롯 [(y-x) 대 x]을 사용하는 것이 좋습니다.
From the given text, list me details about parity plot
A parity plot is a scatterplot that compares a set of results from a computational model against benchmark data. Each point has coordinates (x, y), where x is a benchmark value and y is the corresponding value from the model.

A line of the equation y = x, representing perfect model performance, is sometimes added as a reference. Where the model successfully reproduces a benchmark, that point will lie on the line.

Parity plots are found in scientific papers and reports, when the author wishes to validate a model in a visual way. However, when the data have a wide range, the large scale makes important discrepancies invisible and the model appears better than it actually is. In that case, a plot of model errors [(y-x) vs. x] is better for evaluating the performance of the model.
1. A parity plot is a scatterplot that contrasts the output of a computer model with reference data.
2. Each point is identified by its coordinates (x, y), where x represents a benchmark value and y is the matching value from the model.
3. To serve as a reference, a line drawn from the equation y = x is occasionally included. Where the model accurately reproduces a benchmark, that point will fall on the line.
4. When an author wants to visually validate a model in a paper or report, parity plots are used. On the other hand, when the data span a wide range, the big scale obscures significant differences, giving the model the appearance of being better than it actually is. In that situation, a model error plot [(y-x) vs. x] is preferable for assessing the model's performance.