statsmodels.stats.rates.tolerance_int_poisson¶

statsmodels.stats.rates.tolerance_int_poisson(count, exposure, prob=0.95, exposure_new=1.0, method=None, alpha=0.05, alternative='two-sided')[source]¶

泊松观测的容差区间

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)

泊松区间的概率，通常称为“内容”。 在已知参数的情况下，每个尾部在双侧区间内的概率最多为 1 - prob / 2。

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.

容差区间是一个闭区间，即 low 和 upp 都在该区间内。

另请参阅

confint_poisson

confint_quantile_poisson

注释

与R包容差poistol.int验证

参考文献

[1]

Hahn, Gerald J., 和 William Q. Meeker. 1991. 统计区间：实践者指南. 第1版. Wiley 概率与统计系列. Wiley. https://doi.org/10.1002/9780470316771.

[2]

哈恩, 杰拉尔德 J., 和 拉梅什 钱德拉. 1981. “泊松和二项式变量的容忍区间.” 质量技术杂志 13 (2): 100–110. https://doi.org/10.1080/00224065.1981.11980998.