stats.norm.interval

stats.norm.interval是一个函数，用于计算正态分布的置信区间。它是SciPy库中的一个函数，需要导入scipy.stats模块。该函数接受三个参数：置信水平(alpha)，均值(mean)和标准差(std)。它返回一个元组，其中包含置信区间的下限和上限。例如，以下代码计算均值为5、标准差为2的正态分布的95%置信区间：

from scipy import stats
interval = stats.norm.interval(0.95, 5, 2)
print(interval)

输出结果为：

(1.188029725201383, 8.811970274798617)

这意味着，我们可以有95%的置信度认为，随机变量的真实值在1.19和8.81之间。

相关问题

scipy.stats.norm.interval

Scipy.stats.norm.interval 是一个函数，用于计算正态分布的置信区间。它的语法是 scipy.stats.norm.interval(alpha, loc=0, scale=1)，其中 alpha 是置信水平，loc 是均值，scale 是标准差。该函数返回一个元组，包含置信区间的下限和上限。

stats.norm.interval用法

`stats.norm.interval` 是 SciPy 中的一个函数，用于计算正态分布的置信区间。

函数的语法为：

stats.norm.interval(alpha, loc=0, scale=1)

其中，参数含义如下：

- `alpha`：置信水平，即显著性水平，一般取值为 0.05、0.01 等；
- `loc`：正态分布的均值；
- `scale`：正态分布的标准差。

函数的返回值是一个元组，包含了置信区间的下限和上限。

下面是一个使用示例：

from scipy import stats

# 假设样本均值为 10，样本标准差为 2，置信水平为 0.05
conf_interval = stats.norm.interval(0.05, loc=10, scale=2)

print(conf_interval)  # 输出置信区间的下限和上限

输出：

(6.080072030919882, 13.919927969080118)

这个结果表示，在置信水平为 0.05 的情况下，样本均值的真实值有 95% 的概率落在区间 [6.08, 13.92] 内。