statsmodels.stats.rates.confint_quantile_poisson¶

statsmodels.stats.rates.confint_quantile_poisson(count, exposure, prob, exposure_new=1.0, method=None, alpha=0.05, alternative='two-sided')[source]¶

泊松随机变量的分位数置信区间

Parameters:¶

countarray_like

观察到的计数，事件的数量。

exposurearrat_like

目前这是计数变量的总曝光时间。

probfloat in (0, 1)

分位数的概率，例如 0.95 以获取上 95% 分位数。 已知均值 mu 时，分位数为 poisson.ppf(prob, mu)。

exposure_newfloat

新观测值或预测观测值的暴露。

methodstr

用于泊松率估计的置信区间的方法，在 confint_poisson 中使用。 这是必需的，目前没有默认方法。

alphafloat in (0, 1)

用于泊松率估计的置信区间的显著性水平。置信区间的名义覆盖率为 1 - alpha。

alternative{“two-sider”, “larger”, “smaller”)

容差区间可以是双侧的或单侧的。 替代的“更大”提供了置信区间的上限，更大的计数在区间之外。

Returns:¶

tuple (low, upp) of limits of tolerance interval.

The confidence interval is a closed interval, that is both low and

upp are in the interval.

另请参阅

confint_poisson

tolerance_int_poisson

参考文献

哈恩，杰拉尔德·J，和威廉·Q·米克。2010年。《统计区间：从业者指南》。