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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

?????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.

?????煬貌司司脾옵貌貌餐潽哲發옵
貌司司司
??????
狼司司
또는

???????????×崧玧餐崧踪옵
-------- (공식16)
??????
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.

?????煬貌司司脾옵貌貌餐潽哲發옵
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)
?????
?



?
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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