scipy.stats._result_classes.EmpiricalDistributionFunction.

confidence_interval#

EmpiricalDistributionFunction.confidence_interval(confidence_level=0.95, *, метод='linear')[источник]#

Вычислите доверительный интервал вокруг точечной оценки CDF/SF

Параметры:

confidence_levelfloat, по умолчанию: 0.95: Уровень доверия для вычисленного доверительного интервала
методstr, {"linear", "log-log"}: Метод, используемый для вычисления доверительного интервала. Варианты: "linear" для обычного доверительного интервала Гринвуда (по умолчанию) и "log-log" для "экспоненциального Гринвуда", лог-негативно-лог-преобразованного доверительного интервала.

Возвращает:

ciConfidenceInterval: Объект с атрибутами low и high, экземпляры EmpiricalDistributionFunction которые представляют нижнюю и верхнюю границы (соответственно) доверительного интервала.

Примечания

Доверительные интервалы вычисляются по формуле Гринвуда (method='linear') или более современная формула «экспоненциального Гринвуда» (method='log-log') как описано в [1]. Традиционная формула Гринвуда может давать нижние доверительные границы меньше 0 и верхние доверительные границы больше 1; они обрезаются до единичного интервала. NaN могут быть получены любым методом; это особенности формул.

Ссылки

[1]

Sawyer, Stanley. «Доверительные интервалы Гринвуда и экспоненциального Гринвуда в анализе выживаемости.» https://www.math.wustl.edu/~sawyer/handouts/greenwood.pdf