norm.ppf(np.random.rand())
时间: 2023-06-22 16:27:25 浏览: 50
这段代码的作用是生成一个符合标准正态分布的随机数。具体来说:
- norm.ppf() 是正态分布的累积分布函数(CDF)的逆函数,也叫做百分点函数。它的参数是一个概率值,返回值是这个概率下的百分点(也就是对应的随机变量的取值)。
- np.random.rand() 生成一个0到1之间均匀分布的随机数。
因此,这段代码可以理解为先生成一个0到1之间的随机数,然后通过正态分布的累积分布函数的逆函数将其转化为符合标准正态分布的随机数。
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 ]
stats.norm.ppf(0.95)
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。