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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
이들 확률을 어느 감염된 소가 검사음성일 확률이 어느 정도인지 혹은 무작위로 선발한
어떤 소가 검사음성일 확률이 어느 정도인지에 대한 해답을 제공해준다. P10과 P12는
이러한 질문에 대한 해답이 된다. 또한 검사음성일 때 어느 소가 감염되어 있을 확률을
구하고자 하는 경우가 있다. 이 계산은 감염된 소가 검사음성일 확률을 질병 상태에 관계없이
검사음성일 확률로 나누어 주어 가음성 결과에 기인된 음성검사의 비율을 구해야 한다. 이
과정은 사실 Bayes’ theorem이다. 이 방법은 실제로 소를 검사하여 얻은 정보에 근거하여
무작위로 선발된 어느 소가 감염되어 있을 확률 (30%)에 대한 원래의 확률 추정치를
수정해주는 역할을 한다. 베이즈정리를 다음과 같이 표현된다.
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------------(공식 18)
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여기에서 P(A)는 기존의 지식으로 사전확률(perior probability)이라고 한다. P(B!A)는
사전지식하에서 (B)가 관찰될 확률을 나타내는 조건부확률이다. P(B)는 사건 (A)의 상태에
관계없이 사건 (B)의 확률이다. P(A!B)는 우리가 얻은 새로운 정보 하에서 사건 (A)의 수정된
조건부 확률이다. 앞에서 언급한 예에서 검사 음성일 때 어느 소가 감염되어 있을 확률은
다음과 같이 계산된다.
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------------(공식 19)
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한편 다음의 공식으로도 계산할 수 있다.
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여기에서 ���걸똔�
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