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정규분포 만드는 과정
double gaussian1()
{
double v1, v2, s;
do
{
v1 = 2 * ((double) rand() / RAND_MAX) - 1; // -1.0 ~ 1.0 까지의 값
v2 = 2 * ((double) rand() / RAND_MAX) - 1; // -1.0 ~ 1.0 까지의 값
s = v1 * v1 + v2 * v2;
} while (s >= 1 || s == 0);
s = sqrt((-2 * log(s)) / s);
return v1 * s;
}
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정규분포 가정에 따른 VaR의 한계를 보완하기 위한 수단으로서 극단적 상황의 발생시 손실발생 규모를 측정하는 Stress Test를 실시하고 있다.
주) 실제손익이 VaR 값을 8회 초과함.
2) 유동성 리스크 관리
① 유동성리스크 개념
유동성부족으로 인
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정규분포를 취하기 때문이다.
표본대상 71개 국가에 해당하는 변수를 입력하여 패널 회귀분석을 시도하였다. 그 결과 회귀모형 추정결과의 적합도, 즉 독립변수의 종속변수에 대한 설명력은 매우 큰 것으로 분석된다. 그러나 독립변수의 통
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정규분포에 가까운 것으로 고려하여 작성할 것
위와 같은 방법으로 체력을 테스트하여 운동 처방을 작성
운동 처방을 할 때에는 운동 실시자 체력에 맞추어 처방 실시하지 않으면 무용지물이 되므로 적성에 맞는 운동을 선택하여 실제적
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정규분포를 이용하여 다음과 같이 구한다.
&~~`P`(t` T_p )## &＝P `left( Z` {T_p － T_E } over {root{ sigma_TE ^2 }} right)
[ 확률요인 (Z ) ]
Z``＝` {T_p － T_E } over { sigma_TE ^2 }}
단,
T_p
：예정달성일,
T_E
：최종단계의
T_E
,
sigma_TE^2
：주공정상의 분산의 합
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정규분포를 이용하여 다음과 같이 구한다.
&~~`P`(t`≤T_p )##
&＝P `left( Z` ≤ {T_p － T_E } over {root{Σ sigma_TE ^2 }} right)
[ 확률요인 (Z ) ]
Z``＝` {T_p － T_E } over {Σsigma_TE ^2 }}
단,
T_p
：예정달성일,
T_E
：최종단계의
T_E
,
Σsigma_TE^2
：주공정상의 분산의
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정규분포를 가정하였으므로, 이고 이다.
평균과 분산의 contour plot을 나타내서 두 그래프의 교차점을 찾는 방법을 통해 Robust Optimum Point를 찾을 수 있다.
POE의 Mean model과 Variance model의 contour plot의 matlab code를 아래의 그림과 같이 입력하였다.
[Fig
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정규분포표를 보면 Z=0.08의 경우 0.0319, Z=0.09일 경우 0.0359이므로 Z=0.086에 대한 값은 이 사이에 있을 것이다. 단, 이 값은 0에서 시작한 값이므로 최종적으로 0왼쪽에 있는 50%를 더해줘야 한다. R코드로 계산하면 다음과 같다.
probability <- pnorm(0.0
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정규분포를 따른다는 중심극한정리를 이용하여 50퍼센타일 남·녀를 선정하고, REBA를 이용하여 상·하체 , 중량, 손잡이 상태를 측정 하였습니다.
개선전 REBA Score 남자 : 8점
개선전 REBA Score 여자 : 9점
REBA 의사결정표에 의하여 남자는 위험 수준
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정규분포 이론을 적용하고, 가장 기본이 되는 관리도가 바로 이 관리도라고 할 수 있다. 계수치와 비교할 때, 계량치는 측정대상이 되는 품질특성에 대하여 양적 표현을 하게 되므로 보다 많은 정보를 얻을 수 있는 장점이 있다.
관리도는 제
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