■　記事_1,_2では、陽性率と危険な検体の割合が比例的でなく、リスクを考える上では陽性率を額面通りに扱えないことを観察した.
■　一連のRA記事では、
○　喫食量一定とすれば菌の濃度がリスクを決める.
○　1回曝露・喫食直前の市販品ベースで考える.
○　リスクのある菌数濃度周辺では、累積度数の勾配が最も急になる.
としておく.この根拠となるものは公開された実測値・実験値にある.
　解釈は当ブログ独特のものが含まれる.
■　陽性率分布
　ここでは、陽性率の分布についてメモする.鶏肉では、陽性率がばらつく.また、率により危険な検体の割合は異なっている.
　まず菌数による度数分布が定式化できるか試す.RA（EA：曝露アセス）に数理的な構造を当てはめることができれば、シミュレーションが容易となる.
A　gaussian分布
　未加熱食品について生菌数を調べるとき、対数正規分布を想定するが、campyについて国産生鮮鶏肉（データ：表19　評価書）を調べると、対数化した菌数に対してgaussianが想定される.陰性の検体はこの分布を外れ、扱いに配慮が要ることがわかる.

　　　　　　　　　　　　

B　poisson分布
　低陽性率の群は、対数区分した菌数の度数分布から、（対数）正規分布を当てはめることはできず、まれな場合に当てはまるpoisson分布が尤もらしい.それは次のデータをみるとわかる.
　①　市販肉について6検体中、
　陰性：〈50cfu/g　　5検体、
　陽性：50-100cfu/g　1検体　
　　　データ：http://www.pref.miyagi.jp/uploaded/attachment/209066.pdf　
   ②　輸入肉について100検体中、
　陰性：〈15/100g　84検体、
　陽性：10の1乗台　14検体
　陽性：10の2乗台　  2検体　
　　　データ：表19　評価書
　　　　　　　　　　　＊　①と②では感度が全く異なる.

・評価書データを図示すれば、国産、輸入それぞれの菌数による汚染割合をみることができる　：下図

　　　　　　　　　

　　　　　図　国産(青)50検体、輸入(赤)食鳥肉100検体の、campy菌数(対数)
　　　　　　　による汚染率　

＊campyばかりか鶏卵サルモネラ汚染菌数のほとんどが低陽性率であり、度数分布はpoisson分布で近似できる.
　別記事、”poisson分布を級数表現してみた”では、poisson分布する場合に、その度数分布のランクゼロ；図中、”陰性”を　exp(-λ）とし、λについて解くと、計算がすっきりして、解釈が容易になる.アイデアは、ランクゼロを陰性のものに対応させることである.
                                           データ：「鶏肉のサルモネラリスクプロファイル」
・　このような、陰性を含む分布を一括して扱うには、β分布をからめたpoisson分布が想定される.