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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
CODE
#x변수에값과name할당
x
names(x)
#막대그래프그리기
barplot(dpois(x,4),ylim=c(0,0.2),
main="poisson(4)")
그림 3-15 �偉梡茉�??�� ?�梡�?? 일 때 물 1리터당 Giardia cyst의 수에 대한
포아슨 확률 분포 [Poisson(4)]
과거의 기록에 의하여 평균 매 24개월에 1건의 사건이 발생할 경우 다음 6개월 동안
기대되는 질병발생 건수를 추정할 수 있다. 이 경우 사건 간 평균구간 ��=24 가 되며 ��=1/24
로 월간 0.04가 된다. 다음 6개월 이내에 사건 발생건수는 그림 3-16에서 보듯이
Poisson(6/24)로 모형화할 수 있다.
CODE
#x변수에값과name할당
x
names(x)
#막대그래프그리기
barplot(dpois(x,4),ylim=c(0,0.8),
main="poisson(0.25)")
그림 3-16 다음 시간 구간 t=16, 사건간 평균 구간 =24에서 기대되는 질병
발생건수에 대한 포아슨 확률분포 [Poisson(6/24=0.25)]
3.2.2.2Gamma분포
(a) 단위구간당 사건의 평균 수 �� 에 대한 추정
��
�偉梡�????��?��
��
��
?
감마분포는 포아슨 과정에서 단위구간 당 사건의 평균 발생 건수인 모수 �轅� 대한
불확실성을 추정하는데 사용될 수 있다. 이항확률의 p와 같이 확률의 경험적 정의를
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