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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
install.packages('mc2d')
library(mc2d)
i
j
ij
v1
A
#변수pa를구하기위한반복문
for(nin1:7){
for(kin1:100){
a
A[k,ij[2,n]]
#pa값중하나의값추출
pa
Nii
B
# Nii를구하기위한반복문
for(nin1:100){Ni
if(Ni==0)
Nti=0
elseNti=rhyper(1,Ni,50-Ni,2)
if(Nti==0)
Np
elseNp=rbinom(1,Nti,0.85)
Ps=rpert(1,0.2,0.4,0.5)
Pd=rpert(1,0.1,0.3,0.4)
if(Ni==0)
Nin=0
elseNin=rbinom(1,Ni,Pd)
if(Nin+Np==0)
Nif
elseNif=0
B[i,]
#히스토그램그리기
hist(B$Nii)
그림 3-33 100개 닭다리로 구성된 1개 수입패킷에서 감염된 닭 다리 짝의 수
(��??)에 대한 히스토그램
225
install.packages('mc2d')
library(mc2d)
i
j
ij
v1
A
#변수pa를구하기위한반복문
for(nin1:7){
for(kin1:100){
a
A[k,ij[2,n]]
#pa값중하나의값추출
pa
Nii
B
# Nii를구하기위한반복문
for(nin1:100){Ni
if(Ni==0)
Nti=0
elseNti=rhyper(1,Ni,50-Ni,2)
if(Nti==0)
Np
elseNp=rbinom(1,Nti,0.85)
Ps=rpert(1,0.2,0.4,0.5)
Pd=rpert(1,0.1,0.3,0.4)
if(Ni==0)
Nin=0
elseNin=rbinom(1,Ni,Pd)
if(Nin+Np==0)
Nif
elseNif=0
B[i,]
#히스토그램그리기
hist(B$Nii)
그림 3-33 100개 닭다리로 구성된 1개 수입패킷에서 감염된 닭 다리 짝의 수
(��??)에 대한 히스토그램
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