• 제목/요약/키워드: Binomial sampling plan

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온주밀감에서 귤응애의 이항표본조사법 개발 (Binomial Sampling Plans for the Citrus Red Mite, Panonychus citri(Acari: Tetranychidae) on Satsuma Mandarin Groves in Jeju)

  • 송정흡;이창훈;강상훈;김동환;강시용;류기중
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.197-202
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    • 2001
  • 제주지역의 온주밀감 과수원에서 귤응애(Panonychus citri (McGregor)) 밀도에 대해 잎당 응애수를 2년에 걸쳐 조사하였다. 이항표본조사법은 잎당 귤응애의 밀도와(m)와 귤응애가 T마리보다 많이 존재하는 잎의 비율($P_{T}$)과의 관례를 기본으로 하며, T는 경험적 이항분포모형 [$ln(m)-{\alpha}+{\beta}ln(-ln(1-P_{T}))$]에서의 tally threshold로서 본 연구에서는 1, 3, 5, 7을 사용하였다. 표본단위 수의 증가는 T와 관계없이 이항분포 모형의 정확도에 영향이 거의 없었던 반면에 T는 값이 증가함에 따라 표본수를 증가시켜도 정확도가 낮아졌다. 이항분포모형의 정확도는 T=1일 때 가장 높았으며, 최적의 tally threshold인 것으로 나타났다. 또한, 이항표본조사의 유효성을 조사하기 위하여 독립된 표본을 추출, 조사하였으며, 그 결과 온주밀감원에서 귤응애 밀도추정에는 T=1인 경우가 적합한 것으로 판단되었다. 또한, 귤응애 밀도를 분류하기 위한 이항표본조사과정을 개발하여 action threshold가 귤응애 밀도가 잎당 2마리일 때의 이항표본조사 프로그램을 작성하였다.

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아치형 재배 시설장미에서 점박이응애의 이항표본조사법 개발 (Binomial Sampling Plan for Estimating Tetranuchus urticae(Acari: Tetranychidae)Populations in Glasshouse Rose Grown by Arching Method)

  • 조기종;박정준;박흥선;김용헌
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.151-157
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    • 1998
  • 충남부여에 위치한 임업화훼단지내의 유리온실에서 아치형재배(Arching method)장미에 피해를 주는 점박이응애(Tetranychus urticae Koch)의밀도를 엽당 응애수로 조사하였다. 이항표본 조사법은 엽당 점박이응애의 평균밀도(m)와 점박이응애가 T 개체보다 많이 존재하는 엽의 비율(${P}_{T}$)과의 관계를 기본으로 하며, T는 경험적 이항분포모형(ln(m)=$\alpha$+$\beta$1n(-1n(1-${P}_{T}$)))에서의 tally threshold 로서, 본 실험에서는 1, 3, 5, 7, 9를 사용하였다. 일반적으로 표본단위 수의증가는 T와 상관없이 이항분포 모형의 정확도에 영향을 거의 주지 않게 된다. 본 실험에서는 상이한 T에 따라 이항분포모형의 정확도가 차이가 났으며 T가 증가할수록 정확도가 높아졌다. 본 실험결과 점박이응애의 밀도추정을 위한 이항분포모형의 정확도를 비교한 결과, T=7인 경우가 최적의 tally threshold인 것으로 나타났다. 또한 이항분포조사법의 검정을 위하여, 동일한 포장의 독립적인 표본을 추출, 조사하였다. 본 실험결과 이항표본조사법을 이용한 상업적 유리온실의 아치형재배 장미해충인 점박이응애 평균밀도 추정에는 T=7인 경우가 가장 적절한 것으로 사료된다.

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클러스터 조사에 의한 마늘 세균점무늬병의 축차표본조사법 개발 (Development of Sequential Sampling Plan for Bacterial Leaf Blight of Garlic by Cluster Sampling)

  • 송정흡;양철준;양영택;심홍식;좌창숙
    • 식물병연구
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    • 제21권4호
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    • pp.268-272
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    • 2015
  • 마늘 세균점무늬병은 국내에서 제주지역 난지형 마늘에서 Pseudomonas syringae pv. morri에 의해 발생하는 세균병해로 주요 병해 중 하나이다. 본 연구는 자연로그를 취한 이항분산에 대한 관측분산의 회귀모델인 binary power law를 이용하여 포장 내 병 발생의 공간분포 특성을 분석하였다. 회귀식의 기울기(b) 값이 1.361로 기준치인 1보다 커 세균점무늬병은 공간적으로 집중분포하고 있었다. 축차표본조사법은 평균이병주율($p_m$)의 추정과 요방제수준($p_t$) 이상 또는 이하 여부를 판단할 수 있도록 개발하였다. 본 연구결과는 기존의 조사지점수 고정 조사 방법에 비해 조사비용 면에서 더 효율적인 동시에 조사결과의 정확도를 더 높일 수 있을 것으로 판단된다.

역샘플링법을 이용한 포와슨과정의 비교 (Comparison of Two-time Homogeneous Poisson Processes Using Inverse Type Sapling Plans)

  • 장중순;임춘우;정유진
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제11권17호
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    • pp.67-80
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    • 1988
  • This study is concerned with the comparison of two time homogeneous Poisson processes. Traditionally, the methods of testing equality of Poisson processes were based on the binomial distribution or its normal approximations. The sampling plans used in these methods are to observe the processes concurrently over a predetermined time interval, possibly different for each process. However, when the values of the intensities of the processes are small, inverse type sampling plans are more appropriate since there may be cases where only a few or even no events are observed in the predetermined time interval. This study considers 9 inverse type sampling plans for the comparison of two Poisson processes. For each sampling plans considered, critical regions and the design parameters of the sampling plan are determined to guarantee the significance level and the power at some values of the alternative hypothesis. The Problem of comparing of two Weibull processes are also considered.

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감귤원에서 귤녹응애 공간분포 분석과 표본조사법 개발 (Spatial Distribution and Sampling Plan for Pink Citrus Rust Mite, Aculops pelekassi (Acari: Eriophyidae) in Citrus Orchard)

  • 송정흡;홍순영;이신찬
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제51권2호
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    • pp.91-97
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    • 2012
  • 온주밀감에서 귤녹응애, Aculops pelekassi의 분산지수와 분포양상, 표본조사시 적정 표본수에 대하여 조사하였다. 귤녹응애는 집중분포를 하고 있었으며, 분산지수는 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 더 잘 설명하고 있었다. Taylor's power law의 상수를 이용하여 고정 정확도 수준에서 열매 표면 $cm^2$당 누적충수에 따라 조사를 중지할 수 있는 표본조사법을 만들었다. 경제적인 표본조사를 위하여 Kono-sugino의 경험적 이항모델을 개발하였으며, 이항모델을 이용하면 귤녹응애가 $cm^2$당 12마리 이상 발생한 열매 비율을 이용하여 평균밀도를 추정할 수 있었다 : $ln(m)=4.61+1.23ln[-ln(1-p_{12})]$. 최적의 tally threshold를 결정하기 위하여 추정평균에 대한 분산을 계산한 결과 tally threshold가 12일 때 추정평균의 분산이 적었으며, 발생과율 0.1~0.5의 범위에서 분산의 변동이 거의 없어 다른 tally threshold에 비해 높은 정확도로 평균을 추정할 수 있었다. 적정 표본수를 결정하기 위하여 계층표본조사법을 이용하여 분석한 결과 고정 정확도 0.25수준에서 감귤원당 적정 조사 나무수는 13주였으며, 나무당 조사 열매수는 5개, 열매당 2지점에서 $cm^2$당 귤녹응애수 조사가 바람직하였다(총 130표본).

쌀 저장창고에서 어리쌀바구미와 화랑곡나방 밀도 추정을 위한 축차추출 조사법 (Sequential sampling plans) 개발 (Developing Sequential Sampling Plans for Evaluating Maize Weevil and Indian Meal Moth Density in Rice Warehouse)

  • 남영우;천용식;류문일
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제48권1호
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    • pp.45-51
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    • 2009
  • 본 연구의 목적은 쌀 저장창고에서 추출기를 이용하여 해충의 밀도를 추정하기 위한 축차추출법을 개발하는데 있다. 쌀 저장창고에서는 쌀을 주로 1톤의 톤백에 저장하는데, 현미로 저장되는 경우 어리쌀바구미 성충과 화랑곡나방 유충은 모두 부의 이항분포를 보였다. 축차추출법은 표본 추출 단위당 방제 시작 밀도를 0.1(현미 1 kg당 5마리), 비처리 밀도를 0.05(현미 1 kg당 2.5마리) 그리고 I($\alpha$), II형($\beta$) 오류를 0.3으로 설정하여 순차적 확률비 검정(sequential probability ratio test (SPRT))을 통해 개발하였다. 이러한 결과들은, SPRT법을 사용함으로써, 관리자들이 단지 20회의 표본 추출로도 잘못된 판단의 위험을 최소화하면서 의사결정을 할 수 있다는 것을 보여준다.

고자리파리에 의한 양파피해(被害)의 포장내(圃場內) 분포양식(分布樣式)과 피해량(被害量) 추정(推定)을 위한 표본추출(標本抽出) 계획(計劃) (Within Field Distribution Pattern and Design of a Sampling Plan for Damaged Onions by the Onion maggot, Hylemya antiqua Meigen(Diptera: Anthomyiidae))

  • 박정규;현재선;조동진;이기성;하재규
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.29-33
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    • 1985
  • 고자리파리 유충(幼蟲)에 의(依)한 양파의 피해(被害)를 $990m^2$ 포장(圃場)에서 1984년(年) 4월(月) 11일(日)부터 5월(月) 21일(日)까지 10일(日) 간격(間隔)으로 전주(全株) 조사(調査)를 하여 피해지도(被害地圖)를 작성(作成)하였다. 지도(地圖)를 양파 80주(株)를 하나의 단위(單位)로 하는 사각형(四角形)으로 구분(區分)하여 빈도분포표(頻度分布表)를 작성(作成)하고 Chi-square test에 의(依)하여 Poisson분포(分布)와 부(負)의 이항분포(二項分布)를 적용(適用)해 본 결과(結果) 부(負)의 이항분포(二項分布)가 전(全) 생육기간(生育期間)에 걸쳐서 적합(適合)하였다. 주변효과(周邊效果)는 지도(地圖)를 중앙부(中央部)와 주변부(周邊部)로 이분(二分)한 후(後) 피해주율(被害株率), 분산(分散)과 평균(平均)의 비(比)를 비교(比較)해 본 결과(結果) 주변부(周邊部)의 그것이 중앙부(中央部)보다 높게 나타났다. 지도(地圖)를 다시 비슷한 크기의 4개(個) 구(區)로 나누고 각(各) 구내(區內)의 표본단위(標本單位)(양파 80주(株)를 다시 4등분(等分)하여 2차단위(次單位)로 하였다. 시기별(時期別)로 각(各) 구(區)에서 5개(個)의 표본단위(標本單位)를 임의(任意)로 택(擇)하고 분산분석(分散分析)하였다. 그 결과(結果) 최적(最適) 표본수(標本數)는 2개(個)의 2차단위(次單位)를 택(擇)할 경우(境遇) 5%의 오차(誤差) 범위(範圍)에서는 $2{\sim}8$개(個), 10%의 오차(誤差) 범위(範圍)에서는 $1{\sim}2$개(個)의 표본단위(標本單位)를 택(擇)하는 것이 좋을 것으로 생각된다.

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