scipy.stats._result_classes.EmpiricalDistributionFunction.
confidence_interval#
- EmpiricalDistributionFunction.confidence_interval(confidence_level=0.95, *, method='linear')[来源]#
计算 CDF/SF 点估计周围的置信区间
- 参数:
- confidence_levelfloat,默认值:0.95
计算的置信区间的置信水平
- methodstr,{“linear”,“log-log”}
用于计算置信区间的方法。选项为“linear”,表示传统的 Greenwood 置信区间(默认值),“log-log”表示“指数 Greenwood”,对数-负对数变换的置信区间。
- 返回值:
- ci
ConfidenceInterval
一个具有属性
low
和high
的对象,它们是EmpiricalDistributionFunction
的实例,分别表示置信区间的下限和上限。
- ci
注释
置信区间根据 Greenwood 公式(
method='linear'
)或更新的“指数 Greenwood”公式(method='log-log'
)计算,如 [1] 中所述。传统的 Greenwood 公式可能导致小于 0 的置信下限和大于 1 的置信上限;这些值会被截断到单位区间。两种方法都可能产生 NaN;这些是公式的特性。参考文献
[1]Sawyer, Stanley. “生存分析中的 Greenwood 和指数 Greenwood 置信区间。” https://www.math.wustl.edu/~sawyer/handouts/greenwood.pdf