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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
우군 내에서 질병의 군집을 고려하기 위하여 공식 13과 15를 변형한다. 여기에서
HP=우군 수준의 유병률 (감염된 우군의 비율)이다.
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가장단순한경우는우군내감염의유병률, 선발된동물의수및검사의민감도와특이도가
각 우군별로 동일한 경우이다. 만일 h개의 우군이 선발되고 각 우군으로부터 선발된 군에
n두가 있다면 선발된 집단 중 적어도 1두의 감염된 동물이 포함될 확률은 다음과 같다.
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만일 선발된 동물의 수 n, 유병률 p, 검사의 민감도 Se, 특이도 Sp가 우군 간에 다르다면
이 공식은 다음과 같이 변형된다.
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3.1.2.1.2특정한시행횟수에서특정한횟수의사건이발생할확률(p)추정
Binomial(n,p) 분포는 각 시행에서 성공의 확률 p를 갖는 n회의 시행에서 발생하는
사건의 수를 계산한다.
예: 젖소수출국인어느국가에서요네병의유병률을(p)이2%로알려져있다. 이국가로부터
1200두의 소 (n)를 수입한다고 할 때 요네병에 감염된 젖소(s)는 몇 두로 추정되는가?
이항분포를 [Binomial(1200,2%)] 적용한 그림 3-8b는 본 예제의 확률분포를 누적
확률함수 F(x)로 보여주고 있는데 이 그림에서 보듯이 s가 15보다 작을 확률이 3%, s가
33보다 작을 확률이 97%일 가능성이 있음을 알 수 있다. 이들 두 값은 대략적으로 95%
신뢰구간의 상, 하한값(97%~3%)을 각각 나타낸다. 그림 3-8a는 동일한 분포에 대하여
상대적 확률분포 함수 f(x)를 보여주고 있는 것으로 이 그림은 가능한 모든 개별값에 대한
상대적 확률을 파악할 수 있도록 해준다.
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우군 내에서 질병의 군집을 고려하기 위하여 공식 13과 15를 변형한다. 여기에서
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Binomial(n,p) 분포는 각 시행에서 성공의 확률 p를 갖는 n회의 시행에서 발생하는
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예: 젖소수출국인어느국가에서요네병의유병률을(p)이2%로알려져있다. 이국가로부터
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