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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
CODE
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#rnorm()함수를이용해밀도함수그래프그리기
#rnorm()함수를이용해밀도함수그래프그리기
plot(density(rnorm(100000,
170,
30)),
plot(density(rnorm(100000,
170,
30)),
xlim=c(50, 300), ylim=c(0, 0.02), xlab =
xlim=c(50, 300), ylim=c(0, 0.02),main="",
"Height (cm)", ylab = "Probability density",
xlab = "Height (cm)", ylab = "Probability
col="blue")
density",col="blue")
# for 반복문을 사용해 4개의 밀도함수 그래프 겹
for(iin1:4){par(new=TRUE)
쳐그리기
# for 반복문을 사용해 4개의 밀도함수 그래프 겹
for(iin1:4){par(new=TRUE)
쳐그리기
plot(density(rnorm(10,
159.2,
30.3)),
plot(density(rnorm(100, 170.5, 27.8)),
xlim=c(50,300),ylim=c(0,0.02),main="",
xlim=c(50,300),ylim=c(0,0.02),main="",
xlab = "Height (cm)", ylab = "Probability
xlab = "Height (cm)", ylab = "Probability
density",lty=3)}
density",lty=3)}
(a)
(b)
그림 1-9 그림1-9 성인의 신장에 대한 가상적인 정규분포 자료. 실선은 모든 성인 신장의
평균이 170cm이고 표준편차가 30cm인 완벽한 지식을 나타낸다. 점선은
신장의 가능한 분포의 일부를 나타낸 것임. (a) 표본크기=10, 평균신장=159.2,
표준편차=30.3 (b) 표본크기=100, 평균신장 170.5, 표준편차=27.8.
많은 확률론적 위험분석에서는 변동성이 불확실성과 혼합되어 있는 형태의 분포를
사용한다. 양자를 엄밀히 분리하는 작업은 쉽지 않지만 가장 간단한 예를 통하여 살펴보자.
배양용 배지에서 특정한 미생물 농도의 변동성을 파악하는 연구에서 평균이 6이고
표준편차가 5인 정규분포를 갖는다는 비교적 정확한 지식을 알고 있다고 하자. 이러한
정보는 특정한 시점에서 확인한 미생물의 농도가 된다. 미생물은 증식하거나 사멸할 수 있기
때문에 시점을 달리할 경우 다른 결과를 얻을 수 있고 이는 미생물의 농도에 변동성이 있음을
의미한다. 만일 지식의 부족으로 이 분포에 대하여 확신하지 않는다면 이러한 불확실성을
분포에 포함시킬 필요가 있을 것이고 평균 2-10, 표준편차 1-9를 투입한다고 하자 따라서
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