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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
CODE
x
df
#ggplot함수를이용해밀도함수그래프그리기
ggplot(data=df)+
stat_density(mapping=aes(x=x,fill=x),
position="identity",alpha=0.5)+
geom_vline(aes(xintercept=0.7411),
colour="red",linetype="dashed")+
geom_vline(aes(xintercept=0.9949),
colour="red",linetype="dashed")+
ggtitle("Beta(10,1)")+
theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))+
ylab("")+xlab("")+
scale_x_continuous(limits=c(0.6,1.05))
(b)
그림 3-11 사건의 발생 확률(p)에 대한 추정치, (a): 성공한 사건을 관찰하지 못한 경우
[Beta(1,10), Beta(1,4), Beta(1,2)] (b): 성공한 사건이 1, 3, 9인 경우
[Beta(2,1), Beta(4,1), Beta(10,1)].
3.1.2.3Geometric분포와Negativebinomial분포
?��?�踊�?????��?��?��
Negative binomial 분포는 성공의 수 s와 성공의 확률 p 2개의 모수로 구성된다. 결과는
s회의 성공이 발생하기 전에 기대되는 실패 횟수를 제공해준다. 이 분포는 성공의 횟수 s와
실패의 횟수 즉 ��?????��?��?�歷� 합함으로써 s회의 성공이 발생하기 전에 수행된 시행의
수 n을 추정하는데 사용된다. 예를 들어 질병의 유병률이 10%인 어느 감염된 우군에서
적어도 1두의 감염된 개체를 얻기 위해서 몇 두의 개체를 선발해야 하는지 알고자 한다.
(그림 3-12). 만일 1두의 감염된 개체를 선발하는데 필요한 동물의 수에 관심이 있다면
위의 공식은 다음과 같이 된다. 즉 1+��?????�煬狼餐司哲狼�
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df
#ggplot함수를이용해밀도함수그래프그리기
ggplot(data=df)+
stat_density(mapping=aes(x=x,fill=x),
position="identity",alpha=0.5)+
geom_vline(aes(xintercept=0.7411),
colour="red",linetype="dashed")+
geom_vline(aes(xintercept=0.9949),
colour="red",linetype="dashed")+
ggtitle("Beta(10,1)")+
theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))+
ylab("")+xlab("")+
scale_x_continuous(limits=c(0.6,1.05))
(b)
그림 3-11 사건의 발생 확률(p)에 대한 추정치, (a): 성공한 사건을 관찰하지 못한 경우
[Beta(1,10), Beta(1,4), Beta(1,2)] (b): 성공한 사건이 1, 3, 9인 경우
[Beta(2,1), Beta(4,1), Beta(10,1)].
3.1.2.3Geometric분포와Negativebinomial분포
?��?�踊�?????��?��?��
Negative binomial 분포는 성공의 수 s와 성공의 확률 p 2개의 모수로 구성된다. 결과는
s회의 성공이 발생하기 전에 기대되는 실패 횟수를 제공해준다. 이 분포는 성공의 횟수 s와
실패의 횟수 즉 ��?????��?��?�歷� 합함으로써 s회의 성공이 발생하기 전에 수행된 시행의
수 n을 추정하는데 사용된다. 예를 들어 질병의 유병률이 10%인 어느 감염된 우군에서
적어도 1두의 감염된 개체를 얻기 위해서 몇 두의 개체를 선발해야 하는지 알고자 한다.
(그림 3-12). 만일 1두의 감염된 개체를 선발하는데 필요한 동물의 수에 관심이 있다면
위의 공식은 다음과 같이 된다. 즉 1+��?????�煬狼餐司哲狼�
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