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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
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그림 2-10에서 알 수 있듯이 표본크기가 작은 경우에는 좋은 근사치를 제공해주지 못한다.
중심극한정리는 표본의 추출된 분포의 모양에 좌우되지 않는다는 사실은 그림 2-11에서
보여주고 있다. 이 그림은 발골육 무게에 대한 원자료(raw data)의 분포다.
CODE
#rpert()함수를이용하여4개의밀도함수그래프겹쳐그리기
plot(density(rpert(50, 80, 120, 160)), xlim=c(80, 160), ylim=c(0, 0.05),
lty=2,xlab="Weight",ylab="pdf")
par(new=TRUE)
plot(density(rpert(100, 80, 120, 160)), xlim=c(80, 160), ylim=c(0, 0.05),
lty=3,xlab="Weight",ylab="pdf")
par(new=TRUE)
plot(density(rpert(250, 80, 120, 160)), xlim=c(80, 160), ylim=c(0, 0.05),
lty=4,xlab="Weight",ylab="pdf")
par(new=TRUE)
plot(density(rpert(1000, 80, 120, 160)), xlim=c(80, 160), ylim=c(0, 0.05),
xlab="Weight",ylab="pdf")
그림 2-10 pert(80, 120 160) 분포에서 다양한 크기의 표본추출에 대한
표본분포. pdf-probability density function)
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