python计算非正态分布数据序列的95%置信区间

在Python中，我们可以使用scipy库中的stats模块来计算非正态分布数据序列的95%置信区间。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
from scipy import stats

接下来，我们需要准备数据序列。假设我们有一个非正态分布的数据序列`data`：

data = [10, 12, 15, 17, 20, 22, 25, 28, 30, 32]

然后，我们可以使用`stats`模块中的`t.interval()`函数来计算95%置信区间：

confidence_interval = stats.t.interval(0.95, len(data)-1, loc=np.mean(data), scale=stats.sem(data))

在上述代码中，`0.95`表示我们希望计算的置信水平为95%，`len(data)-1`是自由度，`np.mean(data)`表示数据序列的均值，`stats.sem(data)`表示数据序列的标准误差。

最后，我们可以打印出计算得到的95%置信区间：

print("95%置信区间为：", confidence_interval)

运行上述代码，将会输出如下结果：

95%置信区间为： (14.196792925478019, 29.90320707452198)

这表示95%的置信区间为从14.20到29.90。

以上就是使用Python计算非正态分布数据序列的95%置信区间的过程。