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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
3.4.1010x분포
어떤 불확실성 모수가 크기 순서를 갖는 (order of magnitube) 연속형 변수일 경우에는
통상적인 방법으로 모형화하기 어렵다. 예를 들어 쇠고기 1g에 미생물이 1-10,000개
범위를 갖지만 100-1,000개 범위가 흔하다는 전문가의 의견을 모형화한다고 하자. 만일
Uniform(1,10000) 분포를 사용한다면 누적 퍼센타일로 볼 때 이 분포가 전문가의 의견을
잘 반영한다고 할 수 없다. 전문가의 의견은 25, 50, 75 퍼센타일이 10, 100, 1000이라고
주장하는 반면 이 분포는 각 파센타일이 2500, 5000, 7500이 되는 문제가 발생한다. 이러한
큰 차이를 보이는 이유는 전문가가 무의식적으로 추정치를 log101=0, log1010=1.
log10100=2 등과같이대수형(log scale)으로표현한것이라고할수있다. 따라서 전문가의
의견을 잘 반영하기 위해서는 대수형 분포로 미생물의 수 = 10Uniform(0,4) 로 모형화해야
한다. 표 3-6과 그림 3-32은 이들 두 분포를 비교한 것이다. Uniform(1,10000)은
10Uniform(0,4) 분포에 비하여 평균과 표준편차의 범위가 넓어 매우 다른 모양을 갖는다.
(Vose, 2000).
표 3-6 Uniform(1,10000) 분포와 10Uniform(0,4) 분포의 비교
분포
통계량
Uniform(0,4)
Uniform(1,10000)
10
평균
5000.5
1085
표준편차
2886
2062
왜도
2.4
첨도
1.8
5.2
CODE
CODE
#dunif함수를이용하여그래프그래기
#dunif함수를이용하여그래프그래기
curve(dunif(x,1,10000),from=0,to=10001,
curve(10^(dunif(x,0,4)),from=-1,to=5,main
main="Uniform(1,10000)")
="10^(Uniform(0,4))")
그림 3-32 Uniform(1,10000) 분포와 10Uniform(0,4) 분포 (x축은 대수형임) 비교
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