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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
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▶ 연속적인 구간에서 관찰된 사건이 없을 때 최소 �嘯� 추정
시간 t에서 사건발생이 전혀 없을 때 MIBE에 대한 하한값을 추정하기 위하여 지수분포를
사용할 수 있다. 즉
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MIBE가 낮을수록 사건이 보다 흔하게 발생하기 때문에 MIBE의 하한값은 사건의 가장
높은 발생빈도의 추정치와 동일하다. 이는 �燒� 최소 추정치가 되는데 왜냐하면 첫째, 사건이
가능하고 둘째, 마지막 관찰시점 이후 즉시 처음으로 발생한다고 가정하기 때문이다.
예: turkey 계군에 대하여 특정한 질병 x를 16년간 관찰한 결과 단 1회도 발생하지
않았다. MIBE의 최소값은?
MIBE의 하한값을 다음과 같이 추정된다.
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3.2.2.1Poisson분포
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�� 로도 표현된다.
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포아슨분포는 어떤 구간 t에서 사건의 수에 대한 변동을 모형화하는데 사용된다. 포아슨
과정은 어느 구간에서 사건의 수, 물 1리터당 세균의 수, 년간 특정한 질병이 발생한 수,
지난 10년간 지진의 수 등을 추정하는데 매우 좋은 근사성을 제공해준다. 비록 이론적으로
특정한 구간에서 사건의 수가 0에서 무한대까지이지만 이는 실제로 제한조건이 되지 못한다.
예를 들어 물 1리터당 Giardia cyst가 평균 4개라면 그림 3-15는 cyst가 20개 이상일
확률이 점차 작아지고 있음을 보여주고 있다.
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지난 10년간 지진의 수 등을 추정하는데 매우 좋은 근사성을 제공해준다. 비록 이론적으로
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예를 들어 물 1리터당 Giardia cyst가 평균 4개라면 그림 3-15는 cyst가 20개 이상일
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