[英]R, python or octave: empirical quantile (inverse cdf) with confidence intervals?
我正在寻找一个内置函数,该函数将返回分位数和估计的置信区间 ,而不是MATLAB(MATLAB的ecdf
执行此操作)。
我猜R已经内置了这个功能,但是我还没有找到它。
如果您有任何独立的代码可以执行此操作,尽管我希望找到包含在更大的开放代码库中的内容,但是您也可以在这里指向它。
-试图摆脱MATLAB。
survfit
函数可用于以置信区间获取生存函数。 由于它只是1-ecdf,因此分位数之间存在直接关系。 要使用此功能,您必须创建一个变量,该变量表明您的每个观察结果都是完整的(未经审查):
library(survival)
x <- rexp(10)
ev <- rep(1, length(x))
sf <- survfit(Surv(x,ev)~1)
输出:
>summary(sf)
Call: survfit(formula = Surv(x, ev) ~ 1)
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
-1.4143 10 1 0.9 0.0949 0.7320 1.000
-1.1229 9 1 0.8 0.1265 0.5868 1.000
-0.9396 8 1 0.7 0.1449 0.4665 1.000
-0.4413 7 1 0.6 0.1549 0.3617 0.995
-0.2408 6 1 0.5 0.1581 0.2690 0.929
-0.1698 5 1 0.4 0.1549 0.1872 0.855
0.0613 4 1 0.3 0.1449 0.1164 0.773
0.1983 3 1 0.2 0.1265 0.0579 0.691
0.5199 2 1 0.1 0.0949 0.0156 0.642
0.8067 1 1 0.0 NaN NA NA
实际上, survfit
会计算中位数及其置信区间,但不会计算其他分位数:
>sf
Call: survfit(formula = Surv(x, ev) ~ 1)
records n.max n.start events median 0.95LCL 0.95UCL
10.000 10.000 10.000 10.000 -0.205 -0.940 NA
计算中位数置信区间的实际工作完全隐藏在survival:::survmean
函数中,您可以使用它泛化为其他分位数。
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