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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
CODE
x
df
#ggplot을이용하여밀도함수그래프그리기
ggplot(data=df)+
stat_density(mapping=aes(x=x,fill=x),position="identity",alpha=0.5)+
geom_vline(aes(xintercept=0),colour="red",linetype="dashed")+
geom_vline(aes(xintercept=28),colour="red",linetype="dashed")+
ggtitle("NegBin(1,0.1)")+theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))+
ylab("")+xlab("")+scale_x_continuous(limits=c(-5,45))
그림 3-12 질병의 유병률이 10%인 어느 우군에서 선발된 감염되지 않은 동물의
수에 대한 Negative binomial 분포 [��?????�煬狼餐司哲狼�]
3.1.2.3.1사건이특정한횟수만큼발생하기까지필요한시행횟수추정
Geometric(p) 분포는 첫 번째의 성공을 관찰하기 이전에 수행되어야할 실패할 시행의
횟수를 추정한다. 즉, 첫 번째 성공이 나타나기 이전에 성공하지 못할 시행의 수에 대한
분포이다. 따라서 어떤 사건의 첫 번째 발생에 필요한 시행의 횟수는 다음과 같다.
�狼踊�????????��?��
Negative_Binomial(s,p) 분포는 s회의 성공이 발생하기 이전에 수행되어야할 성공하지
못할 시행의 횟수를 추정한다. 따라서 Geometric 분포에서와 마찬가지로, 어떤 사건의
s회 발생에 필요한 시행의 총 수는 s+Negative_Binomial(s,p) 이 된다.
예: 어느 수의사는 매 11두의 돼지마다 평균적으로 1두가 특정한 질병에 감염되어 있을
것으로 추정하고 있다. 1두의 감염된 돼지를 검출하기 이전에 검사해야할 돼지 두수는 몇
두이고, 25두의 감염된 돼지를 검출하기 위해서는 몇 두의 돼지를 검사해야 하는가?
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x
df
#ggplot을이용하여밀도함수그래프그리기
ggplot(data=df)+
stat_density(mapping=aes(x=x,fill=x),position="identity",alpha=0.5)+
geom_vline(aes(xintercept=0),colour="red",linetype="dashed")+
geom_vline(aes(xintercept=28),colour="red",linetype="dashed")+
ggtitle("NegBin(1,0.1)")+theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))+
ylab("")+xlab("")+scale_x_continuous(limits=c(-5,45))
그림 3-12 질병의 유병률이 10%인 어느 우군에서 선발된 감염되지 않은 동물의
수에 대한 Negative binomial 분포 [��?????�煬狼餐司哲狼�]
3.1.2.3.1사건이특정한횟수만큼발생하기까지필요한시행횟수추정
Geometric(p) 분포는 첫 번째의 성공을 관찰하기 이전에 수행되어야할 실패할 시행의
횟수를 추정한다. 즉, 첫 번째 성공이 나타나기 이전에 성공하지 못할 시행의 수에 대한
분포이다. 따라서 어떤 사건의 첫 번째 발생에 필요한 시행의 횟수는 다음과 같다.
�狼踊�????????��?��
Negative_Binomial(s,p) 분포는 s회의 성공이 발생하기 이전에 수행되어야할 성공하지
못할 시행의 횟수를 추정한다. 따라서 Geometric 분포에서와 마찬가지로, 어떤 사건의
s회 발생에 필요한 시행의 총 수는 s+Negative_Binomial(s,p) 이 된다.
예: 어느 수의사는 매 11두의 돼지마다 평균적으로 1두가 특정한 질병에 감염되어 있을
것으로 추정하고 있다. 1두의 감염된 돼지를 검출하기 이전에 검사해야할 돼지 두수는 몇
두이고, 25두의 감염된 돼지를 검출하기 위해서는 몇 두의 돼지를 검사해야 하는가?
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