Я пытаюсь реализовать эту формулу из статьи (ref) :
I tried:
import statsmodels.api
n = 1 # samples
x = 1 # positive results
# Range of significance
Min=0
Max=1
Step=.01
Alpha = np.arange(Min,Max+Step,Step)
Low = []
High = []
for A in Alpha:
low, high = statsmodels.stats.proportion.proportion_confint(x, n, alpha=A, method='jeffreys')
if x == 0: low == 0 # these lines
if x == n: high == 1 # aren't working
Low.append(low)
High.append(high)
But that gives me this:
введите описание изображения здесь
My if операторы должны переопределять значения low и high , когда x = 0 или x = n . Как я могу заставить их работать?
ref: Brown, LD, Cai, TT and DasGupta, A., 2001. Интервальная оценка для биномиальной пропорции. Статистическая наука, стр.101-117.