python 使用正态分布cdf

在 Python 中，可以使用 SciPy 库中的 norm 模块来计算正态分布的累积分布函数（CDF）。具体操作如下：

首先，导入 norm 模块：

from scipy.stats import norm

接着，使用 norm.cdf() 方法计算正态分布的 CDF。该方法接收三个参数：x，表示要计算 CDF 的值；loc，表示正态分布的均值；scale，表示正态分布的标准差。例如，计算 x=2.5 在均值为 0、标准差为 1 的正态分布中的 CDF：

result = norm.cdf(2.5, loc=0, scale=1)

最后，打印出结果即可：

print(result)

输出：

0.9937903346742238

这意味着，在均值为 0、标准差为 1 的正态分布中，小于等于 2.5 的值的概率为 0.9938。

相关问题

python 计算正态分布

要计算正态分布，需要使用Python中的统计学模块——`scipy.stats`。具体步骤如下：

1. 导入模块

from scipy.stats import norm

2. 设定参数

mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差

3. 计算概率密度函数值

x = 1  # 需要计算的随机变量值
pdf = norm.pdf(x, mu, sigma)  # 计算概率密度函数值
print(pdf)

其中，`pdf`即为所求的概率密度函数值。

4. 计算累积分布函数值

cdf = norm.cdf(x, mu, sigma)  # 计算累积分布函数值
print(cdf)

其中，`cdf`即为所求的累积分布函数值。

除此之外，还可以使用`ppf`方法计算累积分布函数的逆函数值，例如：

p = 0.95  # 累积分布函数的概率值
x = norm.ppf(p, mu, sigma)  # 计算累积分布函数的逆函数值
print(x)

其中，`x`即为所求的累积分布函数的逆函数值。

python 标准正态分布

在 Python 中，可以使用 `scipy.stats` 模块中的 `norm` 类来生成标准正态分布。标准正态分布具有均值为0，标准差为1的特点。

以下是一个示例代码：

from scipy.stats import norm

# 生成一个标准正态分布的对象
std_norm = norm()

# 计算某个值在标准正态分布中的累积分布函数值（CDF）
cdf_value = std_norm.cdf(1.96)

# 计算某个概率下的分位数（即反函数）
ppf_value = std_norm.ppf(0.95)

print("标准正态分布在1.96处的CDF值为：", cdf_value)
print("标准正态分布在0.95概率下的分位数为：", ppf_value)

输出结果：

标准正态分布在1.96处的CDF值为： 0.9750021048517795
标准正态分布在0.95概率下的分位数为： 1.6448536269514722

其中，`cdf` 方法用于计算某个值在标准正态分布中的累积分布函数值（CDF），`ppf` 方法用于计算某个概率下的分位数。以上两个方法的参数均为实数类型。