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위험평가를 위한 정량평가법 소개 - R을 이용한 이론과 실습
CODE
x
df
#ggplot함수를이용하여밀도함수그래프그리기
ggplot(data=df)+
stat_density(mapping=aes(x=x,fill=x),position="identity",alpha=0.5)+
geom_vline(aes(xintercept=0.8378),colour="red",linetype="dashed")+
geom_vline(aes(xintercept=0.9377),colour="red",linetype="dashed")+
ggtitle("Beta(91,11)")+theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))+
ylab("")+xlab("")+scale_x_continuous(limits=c(0.8,1.02))
그림 3-9 이항분포에서 불확실성 모수 p를 모형화하는 베타분포로 이 경우
p는 검사의 민감도를 의미함
표 2-7 베타분포 [Beta(?�踊�,?��?�踊�)]의 몇가지 응용 예
응용
n
x
검사의민감도
감염된동물의수
검사양성인감염된동물의수
검사의특이도
감염되지않은동물의수
검사음성인감염되지않은동물의수
유병률
동물,우군혹은계군의수
감염된동물,우군혹은계군의수
성공이없을때의확률추정.예,
추출된개체의수,
추출된표본에서qen의감염된
수입된단위등
개체가없을때유병률추정
166
CODE
x
df
#ggplot함수를이용하여밀도함수그래프그리기
ggplot(data=df)+
stat_density(mapping=aes(x=x,fill=x),position="identity",alpha=0.5)+
geom_vline(aes(xintercept=0.8378),colour="red",linetype="dashed")+
geom_vline(aes(xintercept=0.9377),colour="red",linetype="dashed")+
ggtitle("Beta(91,11)")+theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))+
ylab("")+xlab("")+scale_x_continuous(limits=c(0.8,1.02))
그림 3-9 이항분포에서 불확실성 모수 p를 모형화하는 베타분포로 이 경우
p는 검사의 민감도를 의미함
표 2-7 베타분포 [Beta(?�踊�,?��?�踊�)]의 몇가지 응용 예
응용
n
x
검사의민감도
감염된동물의수
검사양성인감염된동물의수
검사의특이도
감염되지않은동물의수
검사음성인감염되지않은동물의수
유병률
동물,우군혹은계군의수
감염된동물,우군혹은계군의수
성공이없을때의확률추정.예,
추출된개체의수,
추출된표본에서qen의감염된
수입된단위등
개체가없을때유병률추정
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