灭菌SLR和SAL的关系

负红颜 · 发表于 2022-9-16 16:56:45

David-xu 发表于 2022-9-16 16:50
你这是歪门邪道，小心走火入魔

请让我用正道的光击败你，希瑞，赐予我力量吧。。。

负红颜 · 发表于 2022-9-16 17:06:22

David-xu 发表于 2022-9-16 16:55
正道有没有兴趣？

给我名额，我去捧个场。

David-xu · 发表于 2022-9-16 17:12:29

负红颜发表于 2022-9-16 17:06
给我名额，我去捧个场。

名额我也没有，要花钱的。https://www.ouryao.com/thread-696817-1-1.html 有兴趣自己看帖子报名。

负红颜 · 发表于 2022-9-16 17:46:52

David-xu 发表于 2022-9-16 17:12
名额我也没有，要花钱的。https://www.ouryao.com/thread-696817-1-1.html 有兴趣自己看帖子报名。

就知道要钱，你是讲师，难道就没有内部号吗？

David-xu · 发表于 2022-9-16 18:15:56

负红颜发表于 2022-09-16 17:46
就知道要钱，你是讲师，难道就没有内部号吗？

我的号绑定了给不了别人。我只负责讲课，其他不是我负责，报不报名是你考虑的事情，不是我该考虑的。

3075589379 · 发表于 2022-9-16 18:16:14

David-xu 发表于 2022-9-16 14:05
@3075589379 请教一下，图二中的红色标记也是这样计算的吗？我算了下，得不到上面的数字

MPN=10，n=100，r=100/（e^10）=0.00453999，这里的r指阴性的BI数量，还不是阴性率，阴性率=r/n=0.0000453999，阳性率=(1-0.0000453999)*100%=99.99546%

3075589379 · 发表于 2022-9-16 18:24:55

负红颜发表于 2022-9-16 10:40
你不用给他解释那么多了，我估计他连PDA TR1都没看完，不思考，就出来了。

应该说，这也是给我自己解释的，之前也没有搞清楚具体怎么算的。

David-xu · 发表于 2022-9-16 18:40:43

3075589379 发表于 2022-09-16 18:16
MPN=10，n=100，r=100/（e^10）=0.00453999，这里的r指阴性的BI数量，还不是阴性率，阴性率=r/n=0.0000453999，阳性率=(1-0.0000453999)*100%=99.99546%

好的，谢谢。我再消化一下。你那个泊松分布的算法我还是没太理解，能多算两组数据吗？

负红颜 · 发表于 2022-9-16 19:18:51

本帖最后由负红颜于 2022-9-16 19:20 编辑

David-xu 发表于 2022-9-16 18:40
好的，谢谢。我再消化一下。你那个泊松分布的算法我还是没太理解，能多算两组数据吗？

徐大哥，你今晚把我累的不轻啊。
图1.png

负红颜 · 发表于 2022-9-16 19:25:17

3075589379 发表于 2022-9-16 18:24
应该说，这也是给我自己解释的，之前也没有搞清楚具体怎么算的。

为了给他画图和算数，我容易吗。

David-xu · 发表于 2022-9-16 20:30:07

大哥，7号tahoma加大加红，你是怕我直播人气不够，要给我添砖加瓦吗？
孢子数量下降4个对数时，存活概率绝不会等于100%（可能会无限洁净这个数字），其他计算结果和iso14161上也不一样。

mpn=in（n/r）这种方法前面我们已经计算过，你既然会高科技，能不能用泊松分布计算一次？

计算

负红颜 · 发表于 2022-9-16 20:35:15

David-xu 发表于 2022-9-16 20:30
大哥，7号tahoma加大加红，你是怕我直播人气不够，要给我添砖加瓦吗？
孢子数量下降4个对数时，存活概率绝 ...

我懒得跟你啰嗦了，徐老师再见。

David-xu · 发表于 2022-9-16 20:46:47

我承认确实看不懂那一串R语言，大家都有自己擅长的和不擅长的，不用装高手可以？

3075589379 · 发表于 2022-9-19 18:58:29

David-xu 发表于 2022-9-16 14:03

10^(-1)时，MPN=0.1，10^(-2)时，MPN=0.01，其他类推，MPN不全部等于1

3075589379 · 发表于 2022-9-19 19:01:08

David-xu 发表于 2022-9-16 18:40
好的，谢谢。我再消化一下。你那个泊松分布的算法我还是没太理解，能多算两组数据吗？

当t=1，n=0时，P(N(1) = 0)=e^(-λ)，其中的λ就相当于MPN，P表示阴性概率r/n（此处的r、n是MPN公式中的代号），与MPN=ln(n/r)可以互相转换。

λ就相当于MPN，P=r/n=e^(-MPN)，跟MPN=ln(n/r)是一样的。