st.norm.ppf()
时间: 2024-06-07 10:07:13 浏览: 7
st.norm.ppf() 是一个函数,它属于 Python 中的 SciPy 库,在统计学中通常用于计算正态分布的分位点。ppf 是 percent point function 的缩写,即分位点函数。这个函数的作用是根据给定的概率值和正态分布的均值和标准差,计算出对应的分位点。例如,st.norm.ppf(0.95) 表示在正态分布中概率为 0.95 的分位点位置。
相关问题
st.norm.ppf
st.norm.ppf是scipy.stats.norm模块中的函数,用于计算正态分布的累积分布函数的反函数。给定一个概率值,它可以返回对应的分布函数值。例如,st.norm.ppf(0.95)将返回正态分布中累积概率为0.95时的对应值。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【编写环境二】python库scipy.stats各种分布函数生成、以及随机数生成【泊松分布、正态分布等】](https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/117410871)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [scipy.stats常见概率分布-正态分布与泊松分布](https://blog.csdn.net/qq_34184505/article/details/127410509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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。