标准正态分布的分位数

标准正态分布的分位数可以使用正态分布的累积分布函数（CDF）来计算。对于一个标准正态分布，其分位数可以表示为 $z_\alpha$，其中 $\alpha$ 表示累积分布函数在 $z_\alpha$ 左侧的面积，也就是概率密度函数在 $(-\infty, z_\alpha)$ 区间内的面积。

常用的标准正态分布分位数包括：

- 95% 的置信水平对应的分位数为 1.96
- 99% 的置信水平对应的分位数为 2.58
- 90% 的置信水平对应的分位数为 1.645

相关问题

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。

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！