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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
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�狼司司司詠禮�
�詠床煬禮禮緡司司司司司澳詠挻�
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�禮禮緡司司司司�
�狼司司�
위의 식에 포함된 수가 매우 크기 때문에 이 방법은 비현실적이며 Beta 분포가 더 정확한
방법이다.
상황 4 : 어느 국가에 22,600,000두의 비육우가 있다. 이 모집단에서 100두의 무작위
표본을 선발하여 민감도가 Se, 특이도가 Sp인 검사를 시행하여 x두가 검사양성 (T+)을
보였다. 이 국가의 모집단에서 감염의 유병률은?
100두의 표본은 모집단의 크기에 비하여 매우 작기 때문에 표본에서 감염된 동물의
수에 대한 분포는 ��???????�煬狼司司�?�麗� 된다. 여기에서 p는 모집단 유병률이다.
스프래드쉬트를 이용하여 p에 대한 불확실 분포를 결정하기 위하여 Bayesian 모형을
사용할 수 있다. 어느 동물이 검사양성일 확률 �偉걸煬�
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�挻諛� 검사음성일 확률 �偉狼詠걸煬�
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다음과 같이 계산된다.
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따라서표본크기n에서x두의검사양성개체를관찰할확률 �偉걸煬�
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Excel 함수인 �▨㈘������ㅙ㈘냥능�?��?�餐걸煬�
�挻餐司堧� 사용할 경우 스프래드쉬트 모형은
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p에 대하여 Uniform prior를 사용하고, �걸煬�
�梡貌� 우도함수를 사용한다. 그림 5-6의
그래프는 이 모형의 결과로 Se=0.82, Sp=0.99인 경우이다. 만일 Sp가 0.95
혹은 그 이하로 떨어지면 가장 가능한 유병률은 0이다. 즉 모든 양성개체는
가양성이 되는 것이다. 또한 Se=Sp=0.5일 경우 사후분포가 사전분포와 동일하기
때문에 검사를 통한 이익은 전혀 없게 된다. 마지막으로 Se와 Sp가 1에 접근하면
��???�煬貌踊狼餐狼司司詠貌踊狼� �� ��???�煬緡餐憤緡� 분포 (그림 5-7)에 근사한다.
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