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事件发生数服从Poisson分布，设R=事件累积发生密度，I=事件发生数，t=总人时（人×天），根据Poisson分布的正态近似原理有：研究中止时事件累积发生密度点估计为R=I/t*100%相应95%置信区间为[(I-Z(1-a/2)√I)/t,(I+Z ...

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事件发生数服从Poisson分布，设 R=事件累积发生密度，I=事件发生数，t=总人时（人×天），根据Poisson分布的正态近似原理有：
研究中止时事件累积发生密度点估计为 R=I/t*100%
相应95%置信区间为[(I-Z(1-a/2)√I)/t , (I+Z(1-a/2)√I)/t ] 。
现在I R t都可以算出来,都是一个数值,请问这种点估计的95%置信区间应该怎么编程?

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