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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
다음으로 불확실성과 변동성분을 동시에 시험하는 복합모형으로 간주하고 시행할
필요가 있다.
�맴梡췳r???�廬玧策註�
��
��
��
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��?�詠狼旅�
��
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��
여기에서 �玧梡췳r???��
�� , �註�
이다.
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��
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��????��?�詠狼�
?
다음으로 그림 4-2b에 제시되어 있는 것처럼 결과들을 비교하는데 이는 결과적으로
볼 때 이들 분포 간 차이가 매우 작기 때문에 불확실성의 영향이 유의하지 않다는 것을
시사한다. 평균은 동일하고, 복합모형의 경우 분포의 꼬리에서 보듯이 분산에서 약간의
팽창이 있지만 차이의 크기는 매우 미미하다. 본 예의 경우 10두의 무작위 표본에
근거하여 우군에서 양의 체중을 모형화할 때 불확실성의 영향을 무시할 수 있다. 만일
복합분포를 선택한다면 비현실적으로 낮거나 높은 값을 피하기 위하여 분포의 일부를 잘라
낼 필요가 있다. 예를 들어 ��??????��?��?�餐慄貌餐排司� 에서 35와 70은 우군에서 기대되는 최소
및 최대 체중을 의미한다.
CODE
CODE
x
x
ex
ex
sd
#표준편차구하기
sd
#표준편차구하기
#밀도함수그리기
#누적분포그리기
plot(density(rnorm(100000, 48.5, 4.58)),
plot(ecdf(rnorm(100000,
48.5,
4.58)),
xlim=c(30, 70), ylim=c(0, 0.1), col="blue",
xlim=c(35,65),ylim=c(0,1),col="blue",
xlab="Weight(kg)",ylab="Probability
xlab="Weight(kg)")
density)")
#2개의누적분포그래프겹쳐그리기
#4개의밀도함수그래프겹쳐그리기
for(iin1:2){
for(iin1:4){
par(new=TRUE)
233
다음으로 불확실성과 변동성분을 동시에 시험하는 복합모형으로 간주하고 시행할
필요가 있다.
�맴梡췳r???�廬玧策註�
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다음으로 그림 4-2b에 제시되어 있는 것처럼 결과들을 비교하는데 이는 결과적으로
볼 때 이들 분포 간 차이가 매우 작기 때문에 불확실성의 영향이 유의하지 않다는 것을
시사한다. 평균은 동일하고, 복합모형의 경우 분포의 꼬리에서 보듯이 분산에서 약간의
팽창이 있지만 차이의 크기는 매우 미미하다. 본 예의 경우 10두의 무작위 표본에
근거하여 우군에서 양의 체중을 모형화할 때 불확실성의 영향을 무시할 수 있다. 만일
복합분포를 선택한다면 비현실적으로 낮거나 높은 값을 피하기 위하여 분포의 일부를 잘라
낼 필요가 있다. 예를 들어 ��??????��?��?�餐慄貌餐排司� 에서 35와 70은 우군에서 기대되는 최소
및 최대 체중을 의미한다.
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x
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sd
#표준편차구하기
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#표준편차구하기
#밀도함수그리기
#누적분포그리기
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plot(ecdf(rnorm(100000,
48.5,
4.58)),
xlim=c(30, 70), ylim=c(0, 0.1), col="blue",
xlim=c(35,65),ylim=c(0,1),col="blue",
xlab="Weight(kg)",ylab="Probability
xlab="Weight(kg)")
density)")
#2개의누적분포그래프겹쳐그리기
#4개의밀도함수그래프겹쳐그리기
for(iin1:2){
for(iin1:4){
par(new=TRUE)
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