scipy.stats._result_classes.RelativeRiskResult.

置信区间

RelativeRiskResult.confidence_interval(confidence_level=0.95)

计算相对风险的置信区间。

置信区间是使用 Katz 方法计算的（即 [1] 中的“方法 C”；另见 [2]，第 3.1.2 节）。

参数:

置信水平float, 可选

用于置信区间的置信水平。默认值为0.95。

返回:

ciConfidenceInterval 实例

返回值是一个包含 low 和 high 属性的对象，这些属性持有置信区间。

参考文献

[1]

D. Katz, J. Baptista, S. P. Azen and M. C. Pike, “Obtaining confidence intervals for the risk ratio in cohort studies”, Biometrics, 34, 469-474 (1978).

[2]

Hardeo Sahai 和 Anwer Khurshid，《流行病学中的统计学》，CRC Press LLC，Boca Raton，FL，美国（1996年）。

示例

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>>> from scipy.stats.contingency import relative_risk
>>> result = relative_risk(exposed_cases=10, exposed_total=75,
...                        control_cases=12, control_total=225)
>>> result.relative_risk
2.5
>>> result.confidence_interval()
ConfidenceInterval(low=1.1261564003469628, high=5.549850800541033)

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