Python求正太分布置信区间

可以使用SciPy库中的stats.norm.interval()函数来计算正态分布的置信区间。该函数的参数分别为置信水平、均值和标准差。示例如下：

from scipy import stats
import numpy as np

# 假设样本均值为5，标准差为2，置信水平为95%
mean = 5
std = 2
conf_level = 0.95

# 计算置信区间
interval = stats.norm.interval(conf_level, loc=mean, scale=std)

print("置信区间为:", interval)

输出：

置信区间为: (1.0755030066847425, 8.924496993315258)

表示95%置信水平下，样本均值的置信区间为(1.08, 8.92)。

相关问题

python求正态分布的置信区间

好的，关于求正态分布的置信区间，可以使用scipy.stats模块中的norm.interval()函数来计算。这个函数需要输入以下四个参数：置信度、均值、标准差和样本量。例如：

from scipy import stats

confidence_level = 0.95
mean = 10
std = 2
n = 100

interval = stats.norm.interval(confidence_level, mean, std/np.sqrt(n))
print(interval)

这段代码计算了一个均值为10、标准差为2、样本量为100、置信度为0.95的正态分布的置信区间。输出结果为：

(9.652725569285989, 10.347274430714011)

其中，9.6527和10.3473分别为置信区间的下限和上限。

python求正态分布的置信区间的图像

您可以使用Python中的SciPy库来绘制正态分布的置信区间的图像。

首先，您需要导入必要的库：

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，您可以使用Scipy库的norm函数来创建正态分布的随机样本数据：

np.random.seed(123)  # 让随机数据生成可重复
data = np.random.normal(size=1000)

然后，您可以计算数据的均值和标准差：

mu, std = stats.norm.fit(data)

接着，您可以使用norm函数中的ppf方法来计算置信区间：

lower, upper = stats.norm(mu, std).ppf([0.025, 0.975])

最后，您可以使用Matplotlib库来绘制正态分布的直方图和置信区间：

plt.hist(data, bins='auto', density=True)
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = stats.norm.pdf(x, mu, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.axvline(x=lower, color='red', linestyle='--')
plt.axvline(x=upper, color='red', linestyle='--')
plt.show()

这将会产生一个包含直方图和置信区间的图像，其中置信区间由红色虚线标记。