R cipoisson 泊松分布的置信极限

说明

泊松率的置信区间计算。

用法

cipoisson(k, time = 1, p = 0.95, method = c("exact", "anscombe"))

参数

k	成功次数
time	总试用时间
p	(两侧)区间的概率水平
method	计算间隔的方法。

细节

似然法基于 Feller 的方程 10.10，该方程将泊松概率与伽玛分布的尾部区域联系起来。 Anscombe 近似基于 sqrt(k + 3/8) 具有几乎恒定的 1/4 方差以及连续性校正这一事实。

还有许多其他建议的区间：Patil 和 Kulkarni 列出并评估了文献中的 19 种不同建议！对于非常小的 k 值，确切的间隔可能过于宽泛，许多其他方法尝试缩小长度，但取得了不同的成功。

值

向量、矩阵或数组。如果 k 和 time 都是单个值，则结果是包含下限和上限的长度为 2 的向量。如果其中一个或两者都是向量，则结果是具有两列的矩阵。如果k是矩阵或数组，则结果将是多一维的数组；在这种情况下，k 的尺寸和暗名称(如果有)将被保留。

例子

cipoisson(4) # 95\% confidence limit 
# lower    upper  
# 1.089865 10.24153 
ppois(4, 10.24153)     #chance of seeing 4 or fewer events with large rate  
# [1] 0.02500096 
1-ppois(3, 1.08986)    #chance of seeing 4 or more, with a small rate 
# [1] 0.02499961

参考

F.J. Anscombe (1949). Transformations of Poisson, binomial and negative-binomial data. Biometrika, 35:246-254.

W.F. Feller (1950). An Introduction to Probability Theory and its Applications, Volume 1, Chapter 6, Wiley.

V. V. Patil and H.F. Kulkarni (2012). Comparison of confidence intervals for the poisson mean: some new aspects. Revstat 10:211-227.

也可以看看

ppois , qpois