python正态分布分位数
时间: 2023-08-25 07:13:22 浏览: 265
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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!
相关问题
python求正态分布分位数
要在Python中求正态分布的分位数,可以使用scipy库中的norm.ppf函数。该函数的参数包括q(分位数),loc(均值)和scale(标准差)。使用该函数可以计算出给定分位数对应的数值。
例如,对于均值为0,标准差为2的正态分布,如果我们要求累积分布为0.1,0.2,0.8和0.9的分位数对应的x值,可以使用以下代码:
from scipy.stats import norm
ppf_list = norm.ppf(q=[0.1, 0.2, 0.8, 0.9], loc=0, scale=2)
print(ppf_list)
运行上述代码,输出的结果为[-1.28155157, -0.84162123, 0.84162123, 1.28155157],即分别对应着0.1,0.2,0.8和0.9的分位数。
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:
```python
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。
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