A Flexible Statistical Growth Model for Describing Plant Disease Progress

식물병(植物病) 진전(進展)의 한 유연적(柔軟的)인 통계적(統計的) 생장(生長) 모델

A piecewise linear regression model able to describe disease progress curves with simplicity and flexibility was developed in this study. The model divides whole epidemic into several pieces of simple linear regression based on changes in pattern of disease progress in the epidemic and then incorporates the pieces of linear regression into a single mathematical function using indicator variables. When twelve epidemic data obtained from the field experiments were fitted to the piecewise linear regression model, logistic model and Gompertz model to compare statistical fit, goodness of fit was greatly improved with piecewise linear regression compared to other two models. Simplicity, flexibility, accuracy and ease in parameter estimation of the piece-wise linear regression model were described with examples of real epidemic data. The result in this study suggests that piecewise linear regression model is an useful technique for modeling plant disease epidemic.

식물병(植物病) 진전곡선(進展曲線)을 간편하고 융통성있게 기술하는 절편(切片) 1차(次) 회귀(回歸)모델이 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)되었다. 이 모델은 병진전상황(病進展狀況)을 그 진전형태(進展形態)에 따라 소수(少數)의 1차(次) 회귀식(回歸式)으로 나누고 지표변수(指標變數)를 사용(使用)하여 다시 한개로 묶어 작성(作成)된다. 포장시험(圃場試驗)에서 얻은 12개(個)의 실제병진전상황(實際病進展狀況)에 대(對)한 절편(切片) 1차(次) 회귀(回歸)모델의 통계적(統計的) 적합도(適合度)는 기존(旣存)의 두모델(Logistic모델과 Gompertz모델)에 비(比)하여 증진(增進)되었으며 이 모델이 가진 단순성(單純性), 융통성 및 모수예측(母數豫測)의 용이성(容易性)이 논의(論議)되였다. 그 결과(結果), 절편(切片) 1차(次) 회귀(回歸)모델은 식물병(植物病) 진전(進展)을 기술(記述)하는 한 통계적(統計的) 모델로써 유용(有用)하게 사용(使用)될 수 있으리라 생각된다.