stats.norm.ppf(0.95)
时间: 2024-03-19 10:40:58 浏览: 13
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
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 ]
标准正态分布的逆累积概率
标准正态分布的逆累积概率指的是在标准正态分布下,给定一个概率值,求出对应的随机变量取值。通常用符号$Z_{\alpha}$表示,其中$\alpha$表示累积概率值。
一种常见的方法是使用统计软件或计算器进行计算,例如在Python中,可以使用`scipy.stats.norm.ppf()`函数来计算。具体地,如果想要求出累积概率为$\alpha=0.95$时的逆累积概率,则可以使用以下代码:
``` python
from scipy.stats import norm
Z_alpha = norm.ppf(0.95)
print(Z_alpha)
```
运行结果为:
``` output
1.6448536269514722
```
因此,在标准正态分布下,累积概率为0.95时,对应的逆累积概率为$Z_{\alpha}=1.645$。