이 기사는 통계 전문가의 관심이 필요합니다. 이 템플릿에 이유 또는 토론 매개 변수를 추가하여 기사와 관련된 문제를 설명하십시오. 위키프로젝트 통계는 전문가를 모집하는 데 도움이 될 수 있습니다. (2 월 2009)
그렇지 않으면 포아송 0 의 방법으로 알려진 가장 가능성있는 숫자 방법은 양수/음수(발생률)데이터에서 이산 항목의 농도에 대한 정량적 데이터를 얻는 방법입니다.
쉽게 감지되지만 계산하기 어려운 많은 개별 엔티티가 있습니다. 모든 종류의 증폭 반응 또는 촉매 반응은 쉬운 정량화를 제거하지만 존재를 매우 민감하게 감지 할 수 있습니다. 일반적인 예로는 미생물 성장,효소 작용 또는 촉매 화학이 있습니다. 이 방법은 원래의 용액 또는 샘플을 채취하여 크기 순서(자주 10 개 또는 2 개)로 세분화하고 여러 구획에서 존재/부재를 평가하는 것을 포함합니다.
부재가 나타나기 시작하는 희석도는 항목이 너무 많이 희석되어 아무 것도 나타나지 않는 많은 하위 샘플이 있음을 나타냅니다. 주어진 농도에서 복제 한 세트를 사용하면 양수 및 음수 샘플의 수를 사용하여 적절한 크기 순서 내에서 원래 농도를 추정 할 수 있습니다.
미생물학에서,배양은 눈에 의해 배양되고 평가되며,지루한 식민지 계산 또는 비싸고 지루한 현미경 수를 우회한다. 분자생물학에서는,일반적인 응용은 중합 효소 연쇄 반응으로 희석된 유전자 템플렛을 포함한다. 템플릿 분자의 원래 농도를 평가하기 위해 양적 회로 기판의 형태를 허용,템플릿이 존재하는 경우에만 반응이 진행됩니다. 또 다른 응용은 효소 또는 항원의 원래 농도를 측정하기 위해 효소 스톡을 발색 기질을 함유 한 용액으로 희석하거나 엘리사(효소 연결 면역 흡착 분석)또는 다른 항체 캐스케이드 검출 반응을위한 용액으로 항원을 희석하는 것을 포함합니다.
신뢰 구간을 좁히기 위해 적절한 희석에서 많은 수의 반복실험이 필요하다는 점이 주요 약점입니다. 그러나 적절한 크기 순서가 선험적으로 알려지지 않고 샘플링이 반드시 파괴적 일 때 카운트를위한 매우 중요한 방법입니다.
