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Ⅱ. 위험분석의 통계적 이론
4.5.6Bayesian모의실험의예
Bayesian 추론분석 대신에 모의실험을 수행할 수 있다. 모의실험 모형은 구축하기
용이하고 다소 직관적이다. 예를 들어 앞 절에서 Bayesian 추론 계산을 위하여 예
(표4-9)로 설명한 모형은 표 4-10에 제시한 모형으로 대치할 수 있다. 사후분포인 B8셀의
결과는 결과를 수용할 것인지의 여부를 결정한다. 만일 1두 이상의 동물이 검사
양성이라면 결과는 기각되고 오류인 NA()가 출력된다. 만일 반복실험을 충분히 많이
수행한다면 수용할 수 있는 결과가 출력되어 분포를 작성할 수 있게 된다. 주요 단점은
확률적 사건발생이 낮은 경우 무수히 많은 반복실험이 요구된다는 점이다. 그러나 상당히
빠른 컴퓨터를 사용하면 모의실험된 결과가 궁극적으로 계산된 결과에 수렴하기 때문에
계산하는 방법 못지 않게 모의실험도 충분히 가능하다. 그림 4-9a와 informed prior에
대한 모의시험 결과분포와 비교한 것이다. 이 경우 Bayesian 모의실험에 대한 사후분포는
10,000회 반복한 결과다. Uninformed prior의 경우, 총 반복 중 228회 (약 2%)만이
수용할 수 있는 것으로 나타난 반면, informed prior의 경우 1658회 (약 17%)가
수용되었다. 계산법과 모의실험 간에 약간의 차이가 있지만 큰 차이는 아니다.
표 4-10 Bayesian 모의실험 스프래드쉬트 모형
A
B
투입변수: M=계군크기, n=표본크기, D=계군에서 감염된 수수
1
Se=검사의 민감도, Sp=검사의 특이도
Uninformed
�ㅙ梡�???????�煬司餐��挻撮�
2 사전분포: 계군M에서 감염된 수수D
Informed
�ㅙ梡�???�煬司哲司狼餐司哲司貌餐司哲狼�
우도비:
3
= �㈘┞煬▨禮梡司餐司餐�???????��?�餐ㅙ菹��挻�
a) 선발된 n군에서 감염된 수수
4 b) 검사양성인 감염된 수수
= �㈘┞煬▨慄梡司餐司餐�???????�煬▨慄餐�?�挻�
5 c) 군에서 감염되지 않은 수수
= ?�詠▨�
6 d) 검사양성임 감염되지 않은 수수
= �㈘┞煬▨貌梡司餐司餐�???????�煬▨貌餐狼詠�?�挻�
7 e) 검사양성 수수
= �▨茉踊▨�
8 사후분포:
= �㈘┞煬▨排梡司餐ㅙ餐��℃煬挻�
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