scipy.stats._result_classes.RelativeRiskResult.

confidence_interval#

RelativeRiskResult.confidence_interval(confidence_level=0.95)[source]#

計算相對風險的信賴區間。

信賴區間是使用 Katz 方法計算的（即 [1] 的「方法 C」；另請參閱 [2]，第 3.1.2 節）。

參數:

confidence_levelfloat, 可選: 用於信賴區間的信賴水準。預設值為 0.95。

回傳值:

ciConfidenceInterval 實例: 回傳值是一個具有屬性 low 和 high 的物件，這些屬性保存信賴區間。

參考文獻

[1]

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

[2]

Hardeo Sahai 和 Anwer Khurshid，《Statistics in Epidemiology》，CRC Press LLC，Boca Raton，FL，USA (1996)。

範例

>>> 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)