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算法。选项包括 “linear” 用于传统的 Greenwood 置信区间（默认）和 “log-log” 用于 “指数 Greenwood” 对数负对数变换的置信区间。

返回值:

ciConfidenceInterval

一个具有属性 low 和 high 的对象，它们是 EmpiricalDistributionFunction 的实例，分别代表置信区间的下限和上限。

注意

置信区间根据 Greenwood 公式 (method='linear') 或最近提出的 “指数 Greenwood” 公式 (method='log-log') 计算，如 [1] 中所述。传统的 Greenwood 公式可能导致置信下限小于 0，置信上限大于 1；这些值将被剪切到单位区间。任一方法都可能产生 NaN；这是公式的特性。

参考文献

[1]

Sawyer, Stanley. “The Greenwood and Exponential Greenwood Confidence Intervals in Survival Analysis.” https://www.math.wustl.edu/~sawyer/handouts/greenwood.pdf