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。

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。

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]
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