如何利用`stats.norm.ppf`计算95%置信区间内的Z值？

`stats.norm.ppf()`函数是Python中的统计模块`scipy.stats`中的一个方法，它用于计算正态分布的累积分布函数（CDF）的逆，即标准正态分布下给定概率对应的z值。要计算95%置信区间内的Z值，通常需要执行以下步骤：

1. 导入`scipy.stats`模块：

   from scipy import stats

2. 调用`ppf`函数，传入0.025和0.975作为两个分位点（因为95%置信区间包含中间的50%，所以左右各占2.5%），这两个值代表了从左到右累计的概率达到0.025和0.975的情况：

   lower_z = stats.norm.ppf(0.025)
   upper_z = stats.norm.ppf(0.975)

`lower_z`将给出位于左侧的负z值，而`upper_z`将给出右侧的正z值。

3. 结果解释：`lower_z`对应的是95%置信区间的下限，`upper_z`对应的是上限。这意味着，如果你有一个平均数加上减去z值的标准误差范围，这个范围包含了总体均值95%的可能性。