Abstract
Simulation is the imitation of the operation of a real-world process or system over time. It concerns the study of the operating characteristics of real systems. Typically, a simulation project consists of several steps such as data collection, coding, model verification, model validation, experimental design, output data analysis, and implementation. Among these steps of a simulation study this paper focus on statistical analysis methods of simulation output data. Specially, we explain how to develop confidence interval estimators for mean ${\mu}$ in terminating and non-terminating simulation cases. We, then, explore the estimation techniques for $f({\mu})$, where the function $f({\bullet})$ is a nonlinear that is continuously differentiable in a neighborhood of ${\mu}$ with $f'({\mu}){\neq}0$.
시뮬레이션은 시간에 따라 변화하는 실제 프로세스나 시스템에 대한 운영을 모방한다. 이 방법론은 실제 시스템의 운영적 특성들을 연구하는데 관심을 가진다. 일반적으로 시뮬레이션 프로젝트는 자료수집, 코딩, 모델 타당성 및 유효성 검증, 실험 계획, 출력 자료 분석, 적용과 같은 여러 가지 단계들을 거친다. 본 논문에서는 이와 같은 여러 단계들 중 시뮬레이션 출력 자료의 통계적 분석에 대한 연구들을 살펴 보기로 한다. 특별히 본 연구에서는 종료형(terminating) 시뮬레이션과 비종료형(non-terminating) 시뮬레이션 각각의 경우에 대한 평균 ${\mu}$를 구간 추정하는 방법을 설명한다. 그런 다음 이 연구결과를 확장한 일반적인 평균 ${\mu}$의 보다 더 일반화된 형태인 $f({\mu})$를 추정하는 방법에 대해 설명한다. 여기서 함수 $f({\bullet})$은 비선형 함수로서 $f'({\mu}){\neq}0$인 ${\mu}$의 이웃에서 미분 가능한 함수이다.