statsmodels.stats.nonparametric.RankCompareResult.confint_lintransf¶

RankCompareResult.confint_lintransf(const=-1, slope=2, alpha=0.05, alternative='two-sided')[source]¶

线性变换prob1的置信区间

这计算了置信区间

d = 常数 + 斜率 * prob1

默认值对应于Somers’ d。

Parameters:¶

const, slopefloat

线性（仿射）变换的常数和斜率。

alphafloat

置信区间的显著性水平，覆盖率为 1-alpha

alternativestr

备择假设，H1，必须是以下之一

• ‘双侧’ : H1: prob - value 不等于 0。

• ‘larger’ : H1: prob - value > 0

• ‘smaller’ : H1: prob - value < 0

Returns:¶

lowerfloat or ndarray

下限置信区间。对于单边备择假设“更小”，这是-inf。

upperfloat or ndarray

置信上限。对于单边备择假设“更大”，这是无穷大。