stats.norm.ppf函数的原理

`stats.norm.ppf(q, loc=0, scale=1)` 是 SciPy 中的一个函数，用于求解标准正态分布下，累积分布函数为 q 的分位数，其中 loc 和 scale 分别为正态分布的均值和标准差，默认为标准正态分布。

其原理是基于反函数法，即利用正态分布的累积分布函数 F(x) 和其反函数 F^{-1}(x) 的关系，通过求解 F^{-1}(q) 得到分位数 x。

具体地，利用 SciPy 库中的 `norm.ppf()` 函数实现了以下计算：

- 计算 z 分数，即标准正态分布下，累积分布函数为 q 的分位数对应的 z 分数（即 F^{-1}(q)）: $z = \Phi^{-1}(q)$，其中 $\Phi^{-1}(\cdot)$ 表示标准正态分布的反函数。
- 根据正态分布的均值和标准差，计算所求分位数 x：$x = z \times scale + loc$。

需要注意的是，由于正态分布的反函数没有解析解，因此 `stats.norm.ppf()` 函数内部使用了数值计算的方法来逼近求解。

相关问题

stats.norm.ppf(

`stats.norm.ppf` 是 `scipy.stats` 模块中正态分布函数的一部分，用于计算正态分布的分位数函数（Percent Point Function，PPF），也就是累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）的逆函数。换句话说，它可以帮助我们找到一个给定概率值对应的标准化正态分布的分位点（z-score）。

`stats.norm.ppf` 函数的语法如下：

stats.norm.ppf(q, loc=0, scale=1)

其中参数含义如下：
- `q`：对应于CDF的累积概率值，可以是一个数值或数值数组。例如，如果你想要找到累积概率为0.95的分位点，则 `q` 就应该是0.95。
- `loc`：分布的均值，默认值为0。
- `scale`：分布的标准差，默认值为1，这代表标准正态分布。

例如，如果你想知道在标准正态分布中累积概率为0.95的分位点是多少，你可以调用 `stats.norm.ppf(0.95)`。这个函数将返回大约1.645，意味着有95%的数据点位于均值（0）和1.645个标准差之下。

stats.norm.ppf(0.95)

这个代码使用了 Python 的 SciPy 库中的 norm 模块，其中的 ppf 函数是正态分布的分位函数。给定一个概率值，ppf 函数可以计算出相应的正态分布累积分布函数的分位点。在这个例子中，ppf 函数的参数是 0.95，表示要计算正态分布累积分布函数的上尾概率为 0.95 对应的分位点。运行这段代码会得到结果 1.6448536269514722。这个值可以用于计算正态分布的置信区间或者假设检验中的临界值。