R, python или octave: эмпирический квантиль (обратный cdf) с доверительными интервалами?

Question

R, python или octave: эмпирический квантиль (обратный cdf) с доверительными интервалами?

Я ищу встроенную функцию, которая возвращает квантиль выборки и оценочный доверительный интервал в чем-то другом, чем MATLAB (MATLAB ecdf делает это).

Я предполагаю, что у R есть этот встроенный,и я просто еще не нашел его.

Если у вас есть какой-либо отдельный код для этого, вы также можете указать на него здесь, хотя я надеюсь найти что-то, что входит в большую открытую базу кода.

- попытка уйти от MATLAB.

745 1

python c#r statistics octave

1 ответ:

Comments

Ничего не найдено.

Aniko · Accepted Answer · 2010-08-09 23:30:07

Функция survfit может быть использована для получения функциивыживания с доверительными интервалами. Поскольку это всего лишь 1-ecdf, существует прямая связь между квантилями. Чтобы использовать это, вы должны создать переменную, которая говорит, что каждое из Ваших наблюдений является полным (без цензуры):
library(survival)
x <- rexp(10)
ev <- rep(1, length(x))
sf <- survfit(Surv(x,ev)~1)
С выходом:
>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
Фактически, survfit вычисляет медиану и ее доверительный интервал, но не другие квантили:
>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 
Фактическая работа для расчета доверительный интервал медианы хорошо скрыт в функции survival:::survmean, которую, вероятно, можно было бы использовать для обобщения на другие квантили.