在Python的scipy.stats库中,norm.ppf和norm.cdf是用于正态分布的概率计算和逆概率计算的函数。 norm.ppf: 概念:norm.ppf是正态分布的逆累积分布函数(Inverse Cumulative Distribution Function,ICDF),也称为百分位点函数。它返回给定概率值对应的分位点(或百分位)。 分类:norm.ppf属于统计学中的概率分布函数。 ...
#scipy.stats.norm.ppf(0.95, loc=0,scale=1)返回累积分布函数中概率等于0.95对应的x值(CDF函数中已知y求对应的x)。 x=np.linspace(norm.ppf(0.01,loc=np.mean(data),scale=np.std(data)),norm.ppf(0.99,loc=np.mean(data),scale=np.std(data)),len(data))#linspace()函数返回指定间隔内均匀间隔数字...
fit(my_data)用于拟合数据，返回均值和标准差。然后，norm.cdf(x, mu, sigma)用于计算给定值x在正态分布中的累积分布函数。注意，normcdf函数也可以直接使用默认的均值和标准差（即mu=0和sigma=1），如下：from scipy.stats import norm #计算CDF cdf_value = norm.cdf(x)这里，x是你要计算CDF的值。
首先,你需要确定你的数据分布类型,然后使用相应的分布函数来计算CDF值。以下是一个使用正态分布(高斯分布)的例子: importnumpyasnpfromscipy.statsimportnorm# 假设我们有以下数据data = [12,8,9,13,12,9,7,10,9,11]# 计算数据的均值和标准差mean = np.mean(data) std_dev = np.std(data)# 使用正态...
在你的 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中,你需要从 scipy.stats 模块导入 norm 对象: from scipy.stats import norm 使用norm.cdf 函数 norm.cdf 的基本语法如下: norm.cdf(x, loc=0, scale=1) x : 需要计算 CDF 的点。 loc (可选): 正态分布的均值(μ),默认为 0。 scale (可选): 正态分...
在分析normcdf函数时,我们可以从多维度进行解构。首先,我们对不同的实现方式进行对比,比如使用SciPy库中的scipy.stats.norm.cdf,以及自定义实现。我们可以用公式表达为: CDF(x)=P(X≤x)=∫−∞xf(t)dtCDF(x)=P(X≤x)=∫−∞xf(t)dt ...
stats.norm.ppf正态分布的累计分布函数的逆函数,即下分位点。 z05 = st.norm.ppf(0.05)print(z05) st.norm.cdf(z05)#结果-1.64485362695147290.049999999999999975 2. 泊松分布 2.1 泊松分布问题: 假设我每天喝水的次数服从泊松分布,并且经统计平均每天我会喝8杯水 ...
x,mu,sigma)from scipy.stats import normprob = norm.pdf((x-mu)/sigma)/sigmacdf = norm.cdf(...
probability=norm.cdf(x=test_value, loc=avg, scale=stdd)print(probability)iftest_value < avgandprobability < 0.003:print("异常点!")eliftest_value > avgandprobability> 0.997:print("异常点!")else:print("正常点!") #计算0.997这个概率在这个正常分布里对应的是什么值print(norm.ppf(0.997,loc=avg...
在上面的示例中,我事先知道我的数据是正态分布的,这就是我使用 scipy.stats.norm() 的原因——scipy 支持多种分布。但同样,您需要事先知道您的数据是如何分布的才能使用这些功能。如果您不知道您的数据是如何分布的并且您只是使用任何分布来计算 cdf,您很可能会得到不正确的结果。