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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
7.9 변수의 모형화
각 변수에 대하여 고려해야 할 사항은 첫째, 증거, 자료, 가정 혹은 불확실성을 문서화
둘째, 점추정치로서 모형화할 것인지 확률분포를 사용할 것인지에 대한 결정 셋째, 변수를
대표할 수 있는 적절한 확률분포 선택 넷째, 자료에 대한 적합성을 고려할 때 선택된 분포가
생물학적으로 가능할 것 등이다. 자료를 생성시키는 내재된 현상을 신중하게 고려해야
한다. 이용 가능한 정보로부터 적절한 분포를 개발하는데 도움이 되는 많은 기법들이 있다.
어떤 분포를 작성할 때 이용할 수 있는 접근법으로 흔히 세 가지 방법이 사용된다.
- 모수나 비모수 기법을 사용하여 경험적 자료를 분포에 적합하는 방법
- 전문가 의견에 근거한 주관적인 방법
- Bayes’ theorem을 사용하여 경험적 자료와 전문가의견을 통합하는 방법
7.10 불확실성과 변동성의 분리
어떤 분포를 결정하는 모 수에 대한 정확한 값이 알려져 있거나 대표성이 있는 자료가
충분한 경우에는 이들 자료에서 유도된 모수를 모집단 모수라고 가정한다. 한편 어떤
분포를 결정하는 모수값이 불확실한 경우에는 불확실성 성분이 존재한다. 예를 들어
대표성이 있는 자료가 거의 없거나 실제로 이용할 수 있는 자료가 없는 경우 혹은 자료의
대표성이 없는 경우이다. 모형에서 불확실성과 변동성을 분리하는 것은 복잡하고 시간을
요구하는 일이지만 불확실성을 무시하고 모형화할 것인지 혹은 변동성과 불확실성을 모두
모형화할 것인지를 결정하기 위하여 불확실성의 영향을 조사하는 것은 중요하다.
7.11 가능한 시나리오에 대한 모형 구축과 계산의 증명
모형에서 각 분포로부터 얻는 결과와 매 반복을 통하여 얻은 전체적인 결과가
생물학적으로 가능한지를 보장하는 것은 필수적이다. 기대하지 않은 결과가 생성되지
않도록 하기 위하여 모든 계산과정을 철저하게 검토하여야 한다. 바람직한 범위내의
값들이 모형에 포함되도록 하기 위하여 정규분포와 같은 몇 가지 분포를 절단
(truncated)할 필요가 있다. 재계산 키를 반복적으로 사용하는 것은 (예를 들어 Excel에서
반복계산 키인 F9사용) 반복이 실현가능하다는 것을 보장하는데 매우 도움이 된다.
수리적으로 정확하고 적절한 변수가 모형에 투입되도록 시나리오를 작성하며 투입변수
변화에 대한 결과의 변동은 민감도 분석에서 수행한다.
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