4
µ¦¦³»
¤ª·
µµ¦Â¨³Á°¨µª·
´
¥ ¤®µª·
¥µ¨´
¥´
¬·
¦´Ê
¸É
19 ¦³Î
µe
2552
n
µµ®ª´
ªµ¤Â¦¦ª
ªµ¤Áo
ªµ¤Ãn
°Á
°µ¦ª·
´
¥ Î
µ®Ä®o
o
°¤¼
¨¤¸
n
µ¡µ¦µ¤·
Á°¦r
Án
µ´
0.1, 0.5, 1 ¨³ 1.5
3. µ¦Â¤¤µ (Gamma Distribution )
¢{
r
´
ªµ¤®µÂn
° °¥¼n
Ħ¼
°
Ã¥¸É
n
µµ®ª´
ªµ¤Â¦¦ª
ªµ¤Áo
ªµ¤Ãn
°Á
°µ¦ª·
´
¥ Î
µ®Ä®o
o
°¤¼
¨¤¸
n
µ¡µ¦µ¤·
Á°¦r
Án
µ´
3, 4, 6 ¨³ 8
n
µ¡µ¦µ¤·
Á°¦r
Án
µ´
0.1
µ¦¦³¤µn
µ¡µ¦µ¤·
Á°¦r
ª·
¸
µ¦¦³¤µn
µ
°¡µ¦µ¤·
Á°¦r
n
µÁ¨¸É
¥ ) n
µªµ¤Â¦¦ª n
µªµ¤Áo
¨³n
µªµ¤Ãn
Î
µ®¦´
µ¦Â´
¨n
µªo
ª¥ª·
¸
ÂÈ
Å¢m
´
ª·
¸
¼
¦
Î
µ®Ä®o
Á}
n
µ¦·
°¡µ¦µ¤·
Á°¦r
Á}
n
µ¦³¤µ
°¡µ¦µ¤·
Á°¦r
o
ª¥ª·
¸
ÂÈ
Å¢m
Á}
n
µ¦³¤µ
°¡µ¦µ¤·
Á°¦r
o
ª¥ª·
¸
¼
¦
Ã¥¸É
Î
µª´
ª°¥n
µ»n
¤(n) ¸É
Äo
ĵ¦«¹
¬µ¦´Ê
¸Ê
Á}
100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900 ¨³ 1,000
µ¦«¹
¬µ¦´Ê
¸Ê
Î
µµ¦Î
µ¨°
o
°¤¼
¨Ã¥Äo
Á·
¤°·
µ¦r
è (Monte Carlo Simulation : M) Ã¥µ¦
Î
µ¨°ÄÂn
¨³µµ¦r
³¦³Î
µÊÎ
µ 500 ¦°
1. µ¦¦³¤µn
µ¡µ¦µ¤·
Á°¦r
o
ª¥ª·
¸
ÂÈ
Å¢m
(Jackknifing Method)
ª·
¸
ÂÈ
Å¢m
¼
Á°Ã¥ Quenouille (1956) Á¡ºÉ
°¨ªµ¤Á°Á°¸
¥
°´
ª¦³¤µ ª·
¸
µ¦´
¨n
µª¸Ê
µ¤µ¦®µn
µ¦³¤µ
°´
ª¡µ¦µ¤·
Á°¦r
¨³n
µ¦³¤µªµ¤Â¦¦ª
°´
ª¦³¤µn
怏o
¹É
ª·
¸
ÂÈ
Å¢m
Åo
¤¸
µ¦¦ª¦ª¤Â¨³¡´
µn
°Ã¥ Miller (1974) ª·
¸
ÂÈ
Å¢m
´
Á}
ª·
¸
¸É
Äo
µ¦Á¨º
°´
ª°¥n
µÊÎ
µª·
¸
®¹É
¹É
Á}
µ¦Á¨º
°´
ª°¥n
µÄ®¤n
µ´
ª°¥n
µ»n
¤Á¡¸
¥»
Á¸
¥ªÃ¥¤¸
ª·
¸
Î
µÁ·
µ¦´
¸Ê