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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
만일 쇠고기 1톤의 무게가 6,000달러로 수출된다고 가정할 때 5,000두의 소의 도축으로
부터 얻게 되는 수입은 어느 정도인가? 이 문제를 모형화하는 올바른 방법은 다음과 같다. 즉
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��?????�煬貌司司脾옵貌貌餐潽哲發옵�
�貌司司司�
�隋緡餐司司司�
�狼司司�
1톤 당 수입액을 확률분포 이를테면 Pert($420,$550,$780)를 사용할 수도 있다. 이 경우
쇠고기가 판매되는 가장 작은 독립적인 단위 예를 들어 톤당, container 당, 혹은 선적
당 등에 관한 고려가 있어야 한다. 만일 쇠고기가 톤당 단위로 판매된다면 각 통 단위로
받는 가격은 Pert($420,$550,$780) 분포에서 추출된 무작위 표본으로 가정할 수 있다.
따라서 5,000두로부터 얻는 발골육의 무게 (톤)를 모형화하는 다음의 공식을 사용할 수
있다.
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�貌司司司�
??????��
�狼司司�
또는
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��?????��??????×�崧玧餐崧踪옵�
-------- (공식16)
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여기에서 $μ 와 $σ는 톤당 기대 수입액 분포인 Pert($420,$550,$780) 의 평균과
표준편차이다. 그러나 만일 5,000두에서 생산되는 발골육의 1 단위로 판매된다면
예상수입은 다음과 같다.
��
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�貌司司司�
��???�煬隋茉禮司餐隋貌貌司餐隋排潽司旅�
�狼司司�
2.4.2.4모집단평균과표준편차가알려져있지않을때
모집단의 평균 μ와 표준편차 σ, 혹은 모집단 분포의 모양에 대한 정보를 알지 못하는
경우가 많다. 이들 값을 추정하는데 이용 가능한 표본은 단 하나뿐인 상황에서 만일 30개
��
이상의 무작위 표본을 가지고 있다면 중심극한정리를 이용하여 표본평균 (
?)과 표본
��
표준편차 (
��)를 사용하여 모집단 평균에 대한 추론을 할 수 있다. 불확실한 모수인 모집단
평균에 대한 확률분포는 다음의 공식으로 모형화된다. 즉
��
��
��
�� -------- (공식17)
�� �� ��?????��
?��
��
��
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표본크기 n이 증가하면 중심극한정리 (그림 2-10)를 사용하기에 용이하다. 큰 표본크기를
사용함으로써 각 평균의 추정치가 추정치를 결정하는 특정한 값에 영향을 덜 받기 때문에
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만일 쇠고기 1톤의 무게가 6,000달러로 수출된다고 가정할 때 5,000두의 소의 도축으로
부터 얻게 되는 수입은 어느 정도인가? 이 문제를 모형화하는 올바른 방법은 다음과 같다. 즉
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1톤 당 수입액을 확률분포 이를테면 Pert($420,$550,$780)를 사용할 수도 있다. 이 경우
쇠고기가 판매되는 가장 작은 독립적인 단위 예를 들어 톤당, container 당, 혹은 선적
당 등에 관한 고려가 있어야 한다. 만일 쇠고기가 톤당 단위로 판매된다면 각 통 단위로
받는 가격은 Pert($420,$550,$780) 분포에서 추출된 무작위 표본으로 가정할 수 있다.
따라서 5,000두로부터 얻는 발골육의 무게 (톤)를 모형화하는 다음의 공식을 사용할 수
있다.
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모집단의 평균 μ와 표준편차 σ, 혹은 모집단 분포의 모양에 대한 정보를 알지 못하는
경우가 많다. 이들 값을 추정하는데 이용 가능한 표본은 단 하나뿐인 상황에서 만일 30개
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이상의 무작위 표본을 가지고 있다면 중심극한정리를 이용하여 표본평균 (
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사용함으로써 각 평균의 추정치가 추정치를 결정하는 특정한 값에 영향을 덜 받기 때문에
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