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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
Mean=42.0033
CODE
install.packages(“ggplot2”)
library(ggplot2)
x
y
df
#ggplot함수를이용하여막대그래프그리기
ggplot(data=df,aes(x=x,y=y)+
geom_bar(stat=“identity”)+
geom_vline(aes(xintercept=1.45),colour=“red”,linetype=“dashed”)+
geom_vline(aes(xintercept=75.2),colour=“red”,linetype=“dashed”)+
scale_x_continuous(limits=c(-50,150))+
scale_y_continuous(limits=c(0,0.020))+
ggtitle(“DistributionforLogDose/Prob/B8”)+
theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))+
ylab(“”)+xlab(“”)
그림 1-6 폭로평가에서 소비자가 섭취하는 병원체의 농도에 대한 모의시험 결과
1.5 Monte-Carlo 모의시험
확률분포로부터 표본값을 추출하는 방법으로는 Monte Carlo (MC) sampling 혹은
Latin Hypercube sampling이 가장 흔히 사용된다. MC 방법은 전체분포로부터 단순
무작위 추출에 근거하여 반복적으로 표본추출하며 복원추출이므로 동일한 값이 1회 이상
추출될 수 있다. 반면에 Latin Hypercube 표본추출은 반복이 없는 층화추출법이다. 즉
분포의 범위를 반복의 회수와 동일한 많은 구간으로 구분한 다음 각 구간 내에서 단순 무작위
추출을 적용한다. 각 구간은 모의실험 동안 단 1회만 선택되므로 이 방법은 분포의 전체범위
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