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6. 몬테칼로 시뮬레이션 기법
이 세상 어떠한 구조물도 절대적인 안전한 구조물은 있을 수 없다는 것은 불확실성 때문인데 이 불확실성에는 여러 가지가 존재하며 이 불확실성들 때문에 파괴확률이 0인 구조물이 없다는 것인데 이 파괴확률
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\'(\',theta,\'|x)\')))
plot(theta,dbeta(theta,a+x,b+n-x),type=\'l\',xlim = c(0.1,0.27),xlab=expression(theta),ylab=expression(paste(pi,\'(\',theta,\'|x)\')))
abline(v=c(out[1],out[2]))
abline(h=k,lty=2,col=2)
title(\'95% HPD region for theta\')
mtext(round(k,3),side=2,at=k,col=2)
abline(v=c(qu[1],qu
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몬테칼로 시뮬레이션
몬테칼로 시뮬레이션의 본질은 통계적 시뮬레이션이라고 말할 수 있다. 몬테칼로 시뮬레이션은 통계적 방법에 의한 것이다. 이는 복잡한 문제의 한 해결방법이며 앞에서 본 대기문제 또는 기타 관리 문제의 해결에 많이
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의 효율결정의 기타 방법
방사선계측기의 효율을 결정을 하는 또 다른 방법으로는 몬테칼로기법이 있다. 이 방법은 방사선 수송이론에 근거한 것인데 random number를 이용해서 확률을 이용하는 방법이라고 할 수 있다. 선원에서 방사선이 나오
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몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 기법이 많이 사용된다. MCMC 기법은 마르코프체인을 이용하여 사후분포로부터 표본을 생성하고 이 사후표본을 사용하여 사후추론을 수행하는 방법이다. 깁스 추출법, 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리듬, 해
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