scipy.stats._result_classes.EmpiricalDistributionFunction.

confidence_interval

EmpiricalDistributionFunction.confidence_interval(confidence_level=0.95, *, method='linear')

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。选项包括 “linear” 表示传统的格林伍德置信区间（默认）和 “log-log” 表示“指数格林伍德”，即对数-负对数变换的置信区间。

返回:

ciConfidenceInterval

一个具有 low 和 high 属性的对象，它们是 EmpiricalDistributionFunction 的实例，分别表示置信区间的下限和上限。

注释

置信区间根据格林伍德公式（method='linear'）或最近的“指数格林伍德”公式（method='log-log'）计算，如 [1] 中所述。传统的格林伍德公式可能导致小于 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。NaN 可能由任何一种方法产生；这些是公式的特性。

参考文献

[1]

Sawyer, Stanley. “生存分析中的格林伍德和指数格林伍德置信区间。” https://www.math.wustl.edu/~sawyer/handouts/greenwood.pdf