第六章 結論與討論
第二節 後續研究方向
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第二節 後續研究方向
雖然本文提出一套蒐集及數量化專家意見的標準作業流程，並以電腦模擬驗 證方法的可行性，但模擬的設定未必符合實際情形，未來如有可能，可將本文方 法套用至實際推估，蒐集專家意見作為未來生育、死亡、遷移數值的參考。重複 上述專家意見量化的程序數次，累積了較為充足的經驗，評估專家意見的可信度。
也可仿造 Stoto (1983)、郭孟坤與余清祥(2008)的作法，檢視專家意見的期望值、
變異數的變化趨勢，提供這些數值在機率上的意涵。
在電腦模擬部份，本文僅考慮常態分配和均勻分配，是因為缺乏對專家意見 資訊而設定的假設，未來如有收集到專家意見的原始資料，可以先以探索性資料 分析(Explanatory Data Analysis；EDA)對資料做初步的分析，觀察原始資料是否 存在某些特性，推測專家意見可能服從何種分配，或是意見的離散程度，以利之 後選擇用何種假設進行量化。
另外，本文的隨機方法僅考慮區塊拔靴法，算是隨機推估法的一種，如能加 入另兩種隨機方法：模擬情境法、推估誤差法，或許更能符合推估的需要。例如：
在量化專家意見時，可加入類似模擬情境的想法，像是以專家意見決定最有可能 的未來趨勢，而以歷史資料及隨機方法決定趨勢的震盪程度，改善專家意見的變 異數不隨時間變化的缺點。
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10000 7.707741(0.4344135)
1.348701 (0.01543709)
由上表可以看出樣本數越大，全距的平均數就越大；而盒鬚圖長度則是在樣 本數超過 200 後很接近 1.34，隨著樣本數增加不會再更明顯的變動。