qnorm(1-0.05/2,0,1)*sigma/sqrt(n)是什么意思
时间: 2024-03-31 20:37:10 浏览: 12
qnorm(1-0.05/2,0,1)是一个统计学中的函数,表示标准正态分布下的累积概率分位数,其中1-0.05/2是置信水平为95%时的累积概率。sigma表示总体标准差,n表示样本容量。sigma/sqrt(n)表示样本标准误差。所以,qnorm(1-0.05/2,0,1)*sigma/sqrt(n)表示在95%的置信水平下,总体平均值的置信区间上限。
相关问题
dfun=1/np.sqrt(2*np.pi)/sigma*exp(-1/2/sigma**2*(x-mu)**2)
这是一个数学公式,用于计算正态分布的概率密度函数。下面是一个使用Python进行演示的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def normal_distribution(x, mu, sigma):
return 1 / np.sqrt(2 * np.pi) / sigma * np.exp(-1 / 2 / sigma**2 * (x - mu)**2)
x = np.linspace(-10, 10, 100)
mu = 0
sigma = 1
y = normal_distribution(x, mu, sigma)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Normal Distribution')
plt.show()
```
这段代码使用NumPy库计算正态分布的概率密度函数,并使用Matplotlib库绘制了概率密度函数的图形。
p <- 2-pnorm(qnorm(1-alp/2,0,1)-sqrt(n)*mu)-pnorm(qnorm(1-alp/2,0,1)+sqrt(n)*mu)
这行代码是计算双侧假设下的 p 值。
具体来说,它使用了 pnorm() 和 qnorm() 函数来计算标准正态分布下的累积分布函数和反函数。其中,qnorm(1-alp/2,0,1) 是正态分布下右侧临界值(右侧拒绝域的边界),而 pnorm(qnorm(1-alp/2,0,1)-sqrt(n)*mu) 和 pnorm(qnorm(1-alp/2,0,1)+sqrt(n)*mu) 分别是样本均值在该分布下的累积分布函数值,表示左侧和右侧拒绝域中的面积。
由于是双侧检验,因此需要将左侧和右侧拒绝域的面积加倍,再用 2 减去总面积,即可得到 p 值。
最终的结果存储在变量 p 中。