scipy.stats._result_classes.BinomTestResult.proportion_ci

BinomTestResult.proportion_ci(confidence_level=0.95, method='exact')

计算估计比例的置信区间。

参数

confidence_level浮动，可选

估计比例的计算置信区间的置信水平。默认值为0.95。

method{‘Exact’，‘Wilson’，‘wilsoncc’}，可选

选择用于计算比例估计的置信区间的方法：

‘精确’：

使用Clopper-Pearson精确方法 [1].

“威尔逊”：

威尔逊法，无连续性校正 ([2], [3]) 。

‘wilsoncc’：

威尔逊方法，带连续性校正 ([2], [3]) 。

默认值为 'exact' 。

退货

ci ： ConfidenceInterval 对象ConfidenceInterval对象

该对象具有属性 low 和 high 它们保持置信区间的上下限。

参考文献

1

C.J.Clopper和E.S.Pearson，The Use of Confitive或fiducial Limits in the Binomial，Biumiska，Vol.26，No.4，pp404-413(1934年12月)。

2(1,2)

E·B·威尔逊，“概率推理、继承律和统计推理”，J·阿梅尔。统计一下。ASSOC.，22,209-212页(1927年)。

3(1,2)

罗伯特·G·纽科姆，“单一比例的双边置信区间：七种方法的比较”，“医学统计学”，第17页，第857-872页(1998)。

示例

>>> from scipy.stats import binomtest
>>> result = binomtest(k=7, n=50, p=0.1)
>>> result.proportion_estimate
0.14
>>> result.proportion_ci()
ConfidenceInterval(low=0.05819170033997342, high=0.26739600249700846)

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