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)。
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...
from scipy.stats import norm 定义均值和标准差 mu = 0 sigma = 1 创建一个正态分布对象 normal_dist = norm(mu, sigma) 计算CDF值 x = 0 cdf_value = normal_dist.cdf(x) print(f"CDF value at x={x}: {cdf_value}") 在上述代码中,我们首先定义了均值mu和标准差sigma,然后创建了一个正态分布...
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...
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。
在Python中,你可以使用scipy.stats库中的CDF(累积分布函数)来计算概率分布 pip install scipy 复制代码 接下来,你可以使用以下代码示例计算概率分布: import numpy as np from scipy.stats import norm # 定义参数 mu = 0 # 均值 sigma = 1 # 标准差 x = 1.96 # 想要计算的分位数 # 使用norm.cdf()计算...
在Python中,CDF(累积分布函数)通常用于描述概率分布 首先,确保已经安装了scipy库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install scipy 复制代码 接下来,我们将使用scipy.stats模块中的norm类来计算正态分布的CDF。这里是一个例子: import numpy as np from scipy.stats import norm # 设置参数 mu = 0 #...
cdf_value = stats.norm.cdf(x, loc=mu, scale=sigma) print(f"CDF值为:{cdf_value}") 在上述代码中,cdf函数返回给定点的累积分布函数值。通过计算累积分布函数值,我们可以确定该点之前的概率。 三、使用标准正态分布表 标准正态分布表是一个预先计算好的表格,包含了标准正态分布的累积分布函数值。我们可以...
defnorm_dist_cdf(theta):y=norm.cdf(theta,loc=10,scale=1)returny #利用ppf找到适合的横坐标,百分点函数 #ppf分位点函数(CDF的逆)即累计分布函数的逆函数(分位点函数,给出分位点返回对应的x值)。 #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...
p-value = 1 - stats.norm.cdf(x=x,loc=mu, scale=sigma) = 1 - stats.norm.cdf(x=((x-mu) / sigma),loc=0, scale=1) # 将一般正态分布转换为标准正态分布。 = stats.norm.sf(x=((x-mu) / sigma),loc=0, scale=1) 当x < [Math Processing Error]μ 时(单侧检验,就是检验我们的...