标准正态分布分位数 python

以下是使用Python计算标准正态分布分位数的例子：

from scipy.stats import norm

# 计算均值为0，标准差为1的正态分布的累积分布为0.1，0.2，0.8，0.9的分位数对应的x值
ppf_list = norm.ppf(q=[0.1, 0.2, 0.8, 0.9], loc=0, scale=1)
print(ppf_list)

输出结果为：

[-1.28155157 -0.84162123  0.84162123  1.28155157]

这里使用了`scipy.stats`模块中的`norm`函数来计算标准正态分布的分位数。`ppf`函数用于计算给定累积分布概率值对应的分位数值。在上述例子中，我们计算了累积分布为0.1，0.2，0.8，0.9时的分位数对应的x值。

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二分法求标准正态分布的分位数python

二分法（也称为二分查找）通常用于解决数值搜索问题，包括求解标准正态分布的分位数，即给定概率p，找出对应的Z值。在Python中，我们可以使用一些统计库如`scipy.stats`或者自定义二分查找函数来计算。

首先，你需要导入`scipy.stats.norm`模块，它包含了正态分布的相关函数：

from scipy.stats import norm

def normal_quantile(p):
    return norm.ppf(p)

`norm.ppf()`是累积分布函数的逆（percent point function），它接受概率p并返回相应的Z值。如果你想要自定义二分查找算法，可以这样做：

def binary_search_normal(left, right, p, dist=norm):
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if dist.cdf(mid) < p:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return left

# 调用函数
prob = 0.975  # 求取97.5%的分位点
z_score = binary_search_normal(-inf, inf, prob)

在这里，`binary_search_normal`函数通过不断将搜索范围减半直到找到目标概率对应的Z值。

python正态分布分位数

正态分布（也称为高斯分布）是一种连续的概率分布，常用于描述自然界和社会现象中的许多随机变量。在Python中，可以使用scipy库的stats模块来计算正态分布的分位数。

要计算正态分布的分位数，首先需要导入必要的库：

from scipy.stats import norm

然后，可以使用`norm.ppf()`函数来计算给定正态分布的分位数。该函数的第一个参数是所需分位数的概率值，通常在0和1之间。第二个参数是正态分布的均值（mean）和标准差（std）。

例如，如果要计算标准正态分布（均值为0，标准差为1）的第95百分位数，可以这样写：

percentile = norm.ppf(0.95, 0, 1)

如果要计算均值为5，标准差为2的正态分布的第80百分位数，可以这样写：

percentile = norm.ppf(0.8, 5, 2)

这样就可以得到相应的分位数值。希望对你有所帮助！