Функция survfit может использоваться для выживания выживание функция с доверительными интервалами. Поскольку это всего лишь 1-ecdf, между квантилями существует прямая связь. Чтобы использовать эту функцию вам необходимо создать переменную, которая говорит, что каждый из ваших наблюдений завершена (не подвергается цензуре):
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
В самом деле, survfit делает вычисления медианы и его 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 доверительного интервала медианы хорошо спрятан в survival:::survmean, которую вы, вероятно, могли бы использовать для обобщения на другие квантили.
Хорошо googling 'r ecdf' показывает, что в пакете статистики есть функция ecdf, но у нее могут не быть доверительных интервалов. Не знаю, как бы вы ожидали интервалов на кумулятивной функции распределения в любом случае. Что именно вы ищете? – Karl
cdf * оценивается * из набора образцов. По мере роста количества независимых образцов, вы, как правило, ожидаете, что неопределенность будет уменьшаться. То, что я сейчас делаю, это использование ecdf из таблицы, которая возвращает оценку cdf, а также оценку нижней и верхней границ этой оценки. Таким образом, у вас есть три «кривые», оценка cdf и верхняя и нижняя кривые. Затем я инвертирую cdfs и их границы после линейной интерполяции каждого. Это, вероятно, не согласуется с выполнением какой-то оценки бутстрапа для доверительного интервала на квантиле. – mathtick