![[프로그램] LD₅₀ Probit / Logit Analyzer](https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiDrurk8otPzMY556YwANi4BjZW7UiCKrHE6h2lzoCwaz4UkBG3z4aLFxF_Q-hnK5lxI9wyjl7LsgVVvLmfO88CJjo15ttv3yThZIQsjVBhPgIbpctyICrfNmz-UxRW9BvWAD6iN10O7AZHLn1ir5vmdIr9ny04mlU0Dg-0OcG1V7meJ67A80lgmtgc9Zs/s1600/Probit%20LD50%EC%84%AC%EB%84%A4%EC%9D%BC.jpg)
완료된 시험자료 · 용량-반응 분석
1. 시험정보
| 시험번호 | 시험물질명 | ||
|---|---|---|---|
| 동물종/계통 | 성별 | ||
| 시험책임자 | 시험일자 |
시험정보는 보고서에 반영되며 분석 계산에는 사용되지 않습니다. 입력 자료는 자동 저장하지 않습니다.
2. 완료된 사망자료
3. LD₅₀ 분석 결과
용량-반응 그래프
원: 관측 사망률 / 파란선: 적합곡선 / 주황 점선: LD₅₀
원자료 및 보고서용 기록
PDF: [인쇄 / PDF 저장] 클릭 후 열린 보고서 창에서 인쇄 대상을 'PDF로 저장' 선택. 그래프와 결과가 함께 출력됩니다. 페이지 번호는 브라우저 인쇄 설정의 머리글/바닥글 기능으로 표시되며, 위치는 브라우저에서 조정합니다.
급성독성시험 분석 결과보고서
1. 시험정보
| 시험번호 | 시험물질명 | ||
|---|---|---|---|
| 동물종/계통 | 성별 | ||
| 시험책임자 | 시험일자 | ||
| 분석법 | 동물 수 / 사망 수 |
2. 분석 결과
3. 원자료
4. 용량-반응곡선
관측 사망률(점), 적합곡선(실선), LD₅₀ 기준선(점선)
계산 검증 방법 및 결과 보기
Probit/Logit 수치 계산 내부 비교 검사 · 검증일: 2026-10-30
ChatGPT가 검사 자료와 별도 기준 계산 코드를 작성하고 실행했습니다. 기준 계산은 Python 3.12.14 · NumPy 2.3.5 · SciPy 1.17.0의 BFGS 최적화와 점수방정식 root 보정, 안정적인 정규 누적분포 함수를 사용했습니다. 이번 환경에서는 R·statsmodels를 실행하지 못했으므로 해당 소프트웨어와 직접 비교했다고 표시하지 않습니다.
비교 모형은 이항 최대우도 Probit/Logit, log10 용량, 기대 Fisher 정보행렬, log10(LD50)의 Wald-delta 95% 신뢰구간입니다. 정상·생성·용량 배율 변경 자료 184개 분석과 경계 자료 16개 분석을 대상으로 했습니다.
200개 분석 사례 · 1,856개 항목 검사 · 불일치 0건. 비교 항목은 절편·기울기·LD50·95% 신뢰구간 양끝·log10(LD50) 표준오차·deviance·자유도·총 동물 수·총 사망 수입니다.
LD50와 신뢰구간 양끝의 허용오차는 기준값 대비 0.02% (극소값 바닥값 10⁻³⁰⁰)이며, 계수·표준오차·deviance는 max(절대 0.0002, 기준값 절대값의 0.02%)입니다. 자유도·총 동물 수·총 사망 수는 정확히 일치해야 합니다. 경계 검사는 전부 생존·전부 사망·완전분리·준완전분리·감소형·평탄·두 용량·동일 용량의 계산 거부 여부를 확인했습니다.
생성 자료의 난수 시드는 20261030이며 용량 배율 10⁻¹²⁰~10¹²⁰도 검사했습니다. 통계 입력은 무한히 다양하므로 모든 가능한 자료를 전수 검증한 것은 아닙니다. 신뢰구간의 실제 포함률, 모형 적합성, 연구자료의 타당성 및 모든 브라우저의 화면·인쇄 동작은 이 수치 비교의 대상이 아닙니다. 같은 AI가 작성한 코드 사이의 비교이며 독립 전문가 검증이나 인증이 아닙니다.
v2.12.0은 원본 V2.11의 판정 계산을 유지하고 화면·시험정보·관찰완료 확인을 정리한 배포본입니다. 아래 기존 「계산 자체검사」는 원본에 내장된 고정 기준자료를 실행하는 별도의 기능입니다.
계산 자체검사 (Self-Test)
프로그램에 내장된 검증용 자료로 계산 상태를 점검합니다. 현재 입력 중인 시험자료는 변경하지 않습니다.
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