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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
CODE
#ex,sd변수및데이터프레임생성
ex
sd
a
#for반복문을사용해난수추출및평균·표준편차계산
for(iin1:1000){
x
a[i,1]
a[i,2]
#평균과표준편차에따른밀도함수그래프그리기
plot(density(a$ex),main="",ylab="Probabilitydensity",xlab="평균(cm)")
plot(density(a$sd),main="",ylab="Probabilitydensity",xlab="표준편차(cm)")
그림 1-8 표 1-8 자료의 평균 (a)과 표준편차 (b)에 대한 가상 표본분포
만일 그림 1-8에서 평균과 표준편차의 표본분포로부터 어떤 값을 무작위로 선발하여
정규분포 함수에 투입하는 과정을 수 없이 반복한다면 신장의 분포에 대한 그림을 작성할
수 있다. (그림 1-9a). 이 그림에서 두꺼운 검은색 선은 완벽한 지식을 가지고 있는 가사의
상황을 의미한다. 이들 분포 각각은 1차수 분포 (first order distribution)이고 이들을
모두 합하면 2차수 분포 (second order distribution)가 된다.
표본크기가 작아질수록 불확실성이 증가하고 다양한 분포가 작성된다. 만일 성인들의 수를
100으로 증가시키면 어떠한 결과가 나타나는가? 위에서 설명한 과정을 반복함으로써 그림
1-9b의 그림을 얻을 수 있다. 추가정보를 수집함으로써 분포의 범위가 완벽한 지식을
나타내는 분포에 매우 근사해지기 때문에 불확실성을 상당히 줄일 수 있다. 결국 지식이
완벽한 상태의 분포와 표본크기가 증가할 때의 분포는 일치하는 경향을 보이게 된다.
불확실성은 알려지지 않은 값에 대한 지식이나 정보의 불완전성에 대한 측정치를 의미하지만
완벽한 지식이라고 할지라도 여전히 변동은 존재한다는 것을 기억해야 한다.
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