python正态分布回归

在Python中，可以使用scipy库中的stats模块来进行正态分布回归。正态分布在stats模块中被称为norm。你可以使用该模块提供的函数来计算正态分布的统计特征，例如均值、方差、偏度和峰度。以下是一个示例代码，展示了如何使用stats模块计算正态分布的统计特征：

from scipy.stats import norm

# 定义正态分布的参数
mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差

# 计算正态分布的统计特征
mean, var, skew, kurt = norm.stats(loc=mu, scale=sigma, moments='mvsk')

# 打印结果
print('Normal Distribution: \nmean = {0}\nvar = {1}\nskew = {2}\nkurt = {3}\n'.format(mean, var, skew, kurt))

在上述代码中，我们使用`norm.stats`函数来计算正态分布的均值、方差、偏度和峰度。参数`loc`表示均值，`scale`表示标准差。通过传递参数`moments='mvsk'`，我们可以获取均值、方差、偏度和峰度的值。最后，我们使用`format`函数将结果打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据自己的需求来定义正态分布的参数，并使用相应的函数进行计算。