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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
만일 쇠고기 1g 속에 미행물의 수가 1-1000 범위라고 의견을 제시했다면 최빈값을 500이
��???��???�煬司餐禮哲排餐茉�
되고, log10500=2.7 이므로 미생물의 수 = �狼�
와 같은분포로 모형화하는
것이 올바른 방법이다. 특히 어느 변수가 10x 형으로 모형화되는 경우에는 전문가가 기대할
수 있는 의미있는 지점 (point)에서 누적 퍼센타일을 비교할 때 유의해야 한다. 만일 상당한
차이를 보인다면 전문가가 대수형을 시사한 것이 아닐 수 있으므로 누적분포 (cumulative
distribution)를 사용하는 것이 바람직하다.
표 3-7 확률분포 요약
▶ 베타분포
분포
특성
?모형: ��???�廬�
�策禪禮挻策�
��?�踊狼策�
��?��?�踊�
��
��
��
?모수제한: �禪蚩事隔長�
�擇�
��
?범위: �脾쪼륫쪼�
��
��
?평균:
��
��
�蕓禪�
��
?최빈수:
��
�詠�
��
(ⅰ) �禪擇事隔長紹擇藍灸㎀�
��
�蕓�
�詠�
��
��
��
(ⅱ) ��
�蚩藍隔� ��
�蚩狼� 0,1
��
��
(ⅲ) ��
�蚩藍隔� ��
≥�浪ㅐ빤�
�梡藍隔� ��
�擇藍灸㎀� ��
��
��
��
��
(ⅳ) ��
�蚩浪ㅐ� ��
�擇藍隔� ��
�梡藍灸㎀� ��
≥�藍隔� ��
��
��
��
��
(ⅴ) ��
�梡藍隔長�
�梡藍� 때�� 없음
Beta
��
��
��
��
��
��
?분산:
��
��
�廬�
��
�廬�
�蕓�
�踊狼�
��
��
��
��
��
?특성
(ⅰ) ��
�蚩藍隔� ��
�蚩藍� 때 �� 분포는�되�
��
��
(ⅱ) �廬�
�詠狼挻廬�
�詠狼挻蚩事灸� �で�
��
��
(ⅲ)기타의경우:단봉형(unimodal)
?분포간관계
(ⅰ) ��???�廬�
�策�
�� �� �狼詠�???�廬�
�策�
��
��
��
��
��
(ⅱ) ��???�煬狼餐狼� �� ��??????�煬司餐狼�
(ⅲ) ��???�煬狼餐禮� �� ��?????????�煬司餐司餐狼�
(ⅳ) ��???�煬禮餐狼� �� ��?????????�煬司餐狼餐狼�
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만일 쇠고기 1g 속에 미행물의 수가 1-1000 범위라고 의견을 제시했다면 최빈값을 500이
��???��???�煬司餐禮哲排餐茉�
되고, log10500=2.7 이므로 미생물의 수 = �狼�
와 같은분포로 모형화하는
것이 올바른 방법이다. 특히 어느 변수가 10x 형으로 모형화되는 경우에는 전문가가 기대할
수 있는 의미있는 지점 (point)에서 누적 퍼센타일을 비교할 때 유의해야 한다. 만일 상당한
차이를 보인다면 전문가가 대수형을 시사한 것이 아닐 수 있으므로 누적분포 (cumulative
distribution)를 사용하는 것이 바람직하다.
표 3-7 확률분포 요약
▶ 베타분포
분포
특성
?모형: ��???�廬�
�策禪禮挻策�
��?�踊狼策�
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�詠狼挻蚩事灸� �で�
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(ⅲ)기타의경우:단봉형(unimodal)
?분포간관계
(ⅰ) ��???�廬�
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(ⅲ) ��???�煬狼餐禮� �� ��?????????�煬司餐司餐狼�
(ⅳ) ��???�煬禮餐狼� �� ��?????????�煬司餐狼餐狼�
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