pythont分布分位数
时间: 2023-11-24 11:53:26 浏览: 131
以下是两种Python中常见分布的分位数计算方法的例子:
1. t分布分位数计算
```python
from scipy import stats
# 显著性水平
a = 0.05
# 自由度
df = 6
# 单侧左分位点
T_a_left = stats.t.ppf(a, df)
# 单侧右分位点
T_a_right = stats.t.isf(a, df)
# 双侧分位点
T_a_2 = stats.t.interval(1 - a, df)
print('单侧左分位点:', T_a_left)
print('单侧右分位点:', T_a_right)
print('双侧分位点:', T_a_2)
```
2. 卡方分布分位数计算
```python
from scipy import stats
# 显著性水平
a = 0.05
# 自由度
df = 16
# 单侧左分位点
X2_a_left = stats.chi2.ppf(a, df)
# 单侧右分位点
X2_a_right = stats.chi2.isf(a, df)
# 双侧分位点
X2_a_2 = stats.chi2.interval(1 - a, df)
print('单侧左分位点:', X2_a_left)
print('单侧右分位点:', X2_a_right)
print('双侧分位点:', X2_a_2)
```
相关问题
Python t分布的5%分位数
可以使用 `scipy.stats.t` 库来计算 t 分布的分位数。在 t 分布中,5% 的分位数对应着自由度为无穷大时的 t 值为 -1.645。代码如下:
```python
from scipy.stats import t
t.ppf(0.05, df=float('inf'))
```
输出结果为 `-1.6448536269514729`。注意,这里自由度取无穷大相当于是标准正态分布的情况。
用python,1、t化极差统计量在H0成立情况下的分布不易求出,但是可用随机模拟的方法得到它的分位数,请通过编程实现自编函数求它的各个分位数。
当你提到"t化极差统计量",我设你是指使用t分布来计算极差统计量的置信区间。我可以帮你编写一个Python函数来模拟计算t化极差统计量的分位数。
以下是一个示例代码,使用自编函数`simulate_quantiles`来模拟计算t化极差统计量的各个分位数:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import t
def simulate_quantiles(sample_size, n_simulations, alpha):
quantiles = []
for _ in range(n_simulations):
sample = np.random.standard_normal(sample_size)
t_statistic = np.max(sample) / np.std(sample, ddof=1)
quantile = t.ppf(1-alpha, df=sample_size-1)
quantiles.append(quantile)
return quantiles
sample_size = 100 # 样本大小
n_simulations = 10000 # 模拟次数
alpha = 0.05 # 置信水平
quantiles = simulate_quantiles(sample_size, n_simulations, alpha)
print(f"在H0成立情况下,{alpha*100}% 分位数为: {np.percentile(quantiles, alpha*100)}")
```
在这个示例中,我们使用`np.random.standard_normal`生成一个标准正态分布的样本,并计算样本的t化极差统计量。然后,使用`scipy.stats.t.ppf`函数计算给定置信水平下的t分布的临界值。最后,我们将模拟得到的各个分位数存储在列表`quantiles`中,并使用`np.percentile`来计算出所需分位数的值。
请注意,这只是一个简单的模拟方法,可能不是最精确的计算t化极差统计量分位数的方法。如果需要更精确的结果,可以考虑使用其他方法或库。
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