scipy.stats._result_classes.EmpiricalDistributionFunction.

confidence_interval

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

Berechnet ein Konfidenzintervall um die Punktschätzung der CDF/SF

Parameter:

confidence_levelfloat, Standard: 0.95

Konfidenzniveau für das berechnete Konfidenzintervall

methodstr, {„linear“, „log-log“}

Methode zur Berechnung des Konfidenzintervalls. Optionen sind „linear“ für das konventionelle Greenwood-Konfidenzintervall (Standard) und „log-log“ für das „exponentielle Greenwood“-Konfidenzintervall, das auf eine log-negative-log-Transformation angewendet wird.

Rückgabe:

ciConfidenceInterval

Ein Objekt mit den Attributen low und high, Instanzen von EmpiricalDistributionFunction, die die untere bzw. obere Grenze des Konfidenzintervalls darstellen.

Hinweise

Konfidenzintervalle werden gemäß der Greenwood-Formel (method='linear') oder der neueren „exponentiellen Greenwood“-Formel (method='log-log') berechnet, wie in [1] beschrieben. Die konventionelle Greenwood-Formel kann zu unteren Konfidenzgrenzen kleiner als 0 und oberen Konfidenzgrenzen größer als 1 führen; diese werden auf das Einheitsintervall beschnitten. NaNs können bei beiden Methoden entstehen; dies sind Merkmale der Formeln.

Referenzen

[1]

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