mean, std_dev = norm.fit(data) # 拟合数据 confidence_level = 0.95 # 置信水平为95% # norm.interval() 函数,可用于通过使用正态分布方法计算置信区间。 # 用于数据集比较大的情况 (n>30) lower, upper = norm.interval(confidence_level, loc=mean, scale=std_dev) print("置信区间为:", (lower, upper)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8...
通过生成一定范围内的x值,使用norm.pdf计算对应的y值,最后使用plt.plot(x, y)函数来绘制曲线。确保在绘图之前导入必要的库,并设置好图形的标题和坐标轴标签,以增强可读性。 如何计算正态分布的置信区间? 计算置信区间时,可以使用scipy.stats.norm.interval函数。通过提供置信水平(如0.95)和均值、标准差,即可得到对...
Return evenly spaced numbers over a specified interval. (在start和stop之间返回均匀间隔的数据) Returns num evenly spaced samples, calculated over the interval [start, stop]. (返回的是 [start, stop]之间的均匀分布) The endpoint of the interval can optionally be excluded. Changed in version 1.16.0...
print('置信区间为:',sts.norm.interval(0.95,8.34,scale=0.03)) 输出结果: 置信区间为: (8.281201080463799, 8.398798919536201) 二十一、单样本T检验 使用SciPy库中的stats模块的ttest_1samp函数可以进行单个正态总体均值的检验,其语法格式如下。 scipy.stats.ttest_1samp(a,popmean,axis=0,nan_policy='propagate...
conf_intveral= stats.norm.interval(0.9, loc=mean, scale=std)#90%概率#print('置信区间:', conf_intveral)#求异常值outer =get_outer_data(result)#绘制离散图fig =plt.figure() fig.add_subplot(2, 1, 1) plt.subplots_adjust(hspace=0.3) ...
defnorm_conf(data,confidence=0.95):sample_mean=np.mean(data)sample_std=np.std(data,ddof=1)sample_size=len(data)conf_intveral=np.array(sc.stats.norm.interval(confidence,loc=sample_mean,scale=sample_std))return(conf_intveral)norm_conf(data)array([[50.92509413],[90.9882392]]) ...
计算均值= 65,s= 22,n= 121的样本数据的95%置信区间。R:tsum.test(n.x=121, mean.x=65, s.x=22) 给出了61.04014 68.95986的95%置信区间 Python:stats.norm.interval(alpha=0.95, loc=65, scale=22/np.sqrt( 浏览27提问于2019-03-11得票数 0...
Gamma 分布。 (不是gamma 函数! ) 参数的条件是 alpha > 0 和 beta > 0 random.gauss(mu,sigma) 高斯分布。mu是平均值,sigma是标准差。这比下面定义的normalvariate()函数略快。 random.lognormvariate(mu,sigma) 对数正态分布。如果你采用这个分布的自然对数,你将得到一个正态分布,平均值为mu和标准差为si...
viridis')plt.colorbar(scatter)# 更新函数def update(frame): y = np.sin(x + frame/10) scatter.set_offsets(np.c_[x, y]) scatter.set_array(y) ax.set_title(f'Frame {frame}') return scatter, # 创建动画anim = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50, bli...
ppf = norm.ppf(0.975, loc=172.7815, scale=4.1532) 接下来,我们将获取 ppf 并将其乘以我们的标准偏差以返回区间值: interval_value = std * ppf 最后,我们通过从均值中加上和减去区间值来标记置信区间: lower_95 = mean - interval_value upper_95 = mean + interval_value ...