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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
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hist(x) #히스토그램그리기
hist(x) #히스토그램그리기
(e)
(f)
그림 1-7 RiskTriang(1,4,8) 분포에 대한 Monte-Carlo 모의시험 결과
MC 방법은 반복 표본본출 (repetitive sampling)이라는 장점 이외에 앞에서
언급하였듯이 동일한 값이 1회 이상 추출된다는 점도 장점이 될 수 있다. 예를 들어 성인의
신장을 측정한다고 할 때 범위값을 얻지만 대부분의 성인은 좁은 범위 (평균)에 위치한다.
점추정치를 이용한 모의시험을 수행한다면 최소와 최대 신장 범위내 모든 성인의 신장을
측정하게 된다. 이 경우 이를테면 6번째 사람과 7번째 사람이 동일한 확률로 1회씩
추출된다는 것을 가정한 것이다. 그러나 MC법에서는 6번째 사람이 7번째 사람 보다 더
자주 표본 추출될 가능성이 있음을 시사한다. 즉 특정한 값이 다른 값 보다 더 자주 추출되는
모형에서 MC법은 매우 유용하며 이는 실제 상황에서 더 자주 관찰되는 현상이다.
MC법은 단순히 위험 추정에 국한되는 것이 아니라 입력모수의 분포를 변화시킴으로써
결과에 어떠한 변화가 초래되는지 소위 민감도 분석을 수행할 수 있다. 따라서 결과에 미치는
영향이 큰 변수를 확인함으로써 위험관리 자원에서 자원을 효과적으로 집중할 수 있도록
해준다. 점추정치 접근법에서는 불확실성과 변동성을 무시하지만 확률론적 접근법에서는
내재된 특성이라고 할 수 있다. 다음 절에서는 이들의 차이에 대하여 설명한다.
1.6 변동성과 불확실성
변동성 (variability)은 어떤 시스템의 고유한 속성으로 다른 어떤 방법으로 감소시킬 수
없는 자연적인 이질성 (natural heterogeneity)을 의미한다. 예를 들어 식품을 섭취하는
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