python的scipy.stats中的norm.ppf与norm.cdf
在Python的scipy.stats库中，norm.ppf和norm.cdf是用于正态分布的概率计算和逆概率计算的函数。
- norm.ppf:
- 概念：norm.ppf是正态分布的逆累积分布函数（Inverse Cumulative Distribution Function，ICDF），也称为百分位点函数。它返回给定概率值对应的分位点（或百分位）。
- 分类：norm.ppf属于统计学中的概率分布函数。
- 优势：norm.ppf的优势在于可以根据给定的概率值，快速计算出对应的分位点，方便进行统计分析和推断。
- 应用场景：norm.ppf常用于统计学、金融学、风险管理等领域，用于计算正态分布下的置信区间、风险值等。
- 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了数学计算服务，如云函数（Serverless Cloud Function）和云计算平台（Cloud Computing Platform），可以用于执行Python代码并进行数学计算。相关产品介绍链接：腾讯云云函数、腾讯云云计算平台
- norm.cdf:
- 概念：norm.cdf是正态分布的累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF），也称为概率密度函数。它返回给定值的累积概率值。
- 分类：norm.cdf同样属于统计学中的概率分布函数。
- 优势：norm.cdf的优势在于可以根据给定的值，快速计算出其对应的累积概率值，方便进行统计分析和推断。
- 应用场景：norm.cdf常用于统计学、金融学、风险管理等领域，用于计算正态分布下的概率、置信区间等。
- 推荐的腾讯云相关产品：同上。
总结：norm.ppf和norm.cdf是scipy.stats库中用于正态分布的概率计算和逆概率计算的函数。它们在统计学、金融学、风险管理等领域有广泛的应用。腾讯云提供了云函数和云计算平台等产品，可以用于执行Python代码并进行数学计算。
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python的scipy.stats中的norm.ppf与norm.cdf
python、numpy、data-science、hypothesis-test、scipy.stats
所以我已经粘贴了我的完整代码供您参考，我想知道ppf和cdf在这里的用途是什么？你能解释一下吗？我做了一些研究，发现ppf (百分比点函数)是cdf (累积分布函数)的逆，如果真的是这样，如果我将ppf和cdf分别替换为1/cdf和1/ppf，这段代码不是应该起作用吗？ 请给我解释一下，这两者之间的区别。以及如何以及何时使用 顺便说一句，这是假设检验。很抱歉有这么多的评论，只是为了将来的参考而解释一切的习惯。(如果我的任何评论是错误的，请指出) ball_bearing_radius = [2.99, 2.99, 2.70, 2.92, 2.88, 2.92, 2.82, 2.83, 3.0
浏览 1475提问于2020-12-28得票数 5
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Z-从平均值和st dev计算分数
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我想问的是，是否有任何流行的软件包，如: numpy，st等，有一个内置的函数来计算Z-得分，如果我已经知道临界值、平均值和st dev。
我通常会这样做：
def Zscore(xcritical, mean, stdev):
return (xcritical - mean)/stdev
#example:
xcritical = 73.06
mean = 72
stdev = 0.5
zscore = Zscore(xcritical, mean, stdev)
稍后，我使用scipy.stats.norm.cdf计算x低于x临界值的概率。
import scipy.stat
浏览 0提问于2018-02-09得票数 6
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如何计算python中正态累积分布函数的倒数？
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如何在Python中计算正态分布的累积分布函数(CDF)的倒数？
我应该使用哪个库？可能是scipy？
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如何计算累积正态分布？
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浏览 1提问于2009-04-30得票数 124
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如何在给定标准差(σ)的PHP中创建正态分布随机数？
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我需要正态分布的随机数。因此，我实现了极地方法，如这里所提到的：
效果很好。但我的问题是它只给出了标准的正态分布随机数。但我也需要一些与另一个标准差(西格玛)。
因此，我需要这个发生器产生具有给定标准差(Sigma)的正态分布随机数。
目前，我只能创建类似蓝色(标准)的东西：
这个是可能的吗？
浏览 3提问于2014-04-12得票数 2
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角膜中的probit回归
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我一直在为keras中的二进制分类模型处理激活函数。例如，我用Dense(1, activation='sigmoid')实现了一个logit模型，并且实现了一个cloglog模型，如下所示：
import numpy as np
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
import keras.backend as K
np.random.seed(42)
# Some Data
nrows = 1000
ncols = 20
X = np.random.rand(nrows,
浏览 1提问于2018-10-09得票数 2
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如何利用概率密度函数建立等仓宽等仓高直方图
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利用直方图生成一些随机数据来估计概率密度函数。我现在想要两个版本的直方图，即等边宽度和等边高度直方图。
# -*- coding: utf-8 -*-
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
#import pandas as pd
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
#Calculate a few first moments:
mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')
#
浏览 2提问于2020-06-11得票数 2
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正态分布计算平均值
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如何计算知道sd、百分位数及其值的正态分布平均值？我有一个问题: sd = 100，18百分位数的值是1200，我标准化了分布，将其转换为Z分数，并使用fi函数和Z表。然后用P(Z >((1200-均值)/100)= 0.18计算，得到了平均值= 1142.858，但这是一个错误的答案。我做错什么了？
浏览 2提问于2021-12-28得票数 -1
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如何使用norm.ppf()？
python、python-3.x、scipy、statistics、confidence-interval
我不知道如何正确地使用这个功能，有人能解释一下吗？
假设我有：
平均数为172.7815
标准差4.1532
N= 50 (50个样本)
当我被要求使用norm.ppf()计算(95%)错误裕度时，代码是否如下所示？
norm.ppf(0.95, loc=172.78, scale=4.15)
还是看起来像这样？
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因为我知道它在计算置信区间右边的曲线面积(95%，97.5%的etc...see图像)，但是当我有一个平均值和一个标准差时，我真的很困惑如何使用这个函数。
浏览 30提问于2020-03-16得票数 19
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以下数据的适当分布是什么
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我有以下示例数据。
它看起来是正态分布的右半。
假设数据是一篇博客文章的read时间。我想要做的是找出每篇博客文章在read时间方面的表现。
对于正态分布，我会找到一个流行的mean和std，然后给出一个样本(博客)，找到博客的平均read时间，并计算样本均值的p值。
但由于分布不像正态分布..我该怎么办？
下面是数据。
tds_ = [28.965,
12.172,
17.042,
36.98,
20.323,
3.481,
18.43,
5.638,
20.763,
48.104,
8.015,
21.2,
48.122,
32.51,
16.87,
10.4
浏览 0提问于2021-01-25得票数 1
1回答
如何使用t.ppf()？这些争论是什么？
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我不知道如何正确使用t.ppf，有人能给我解释一下吗？
我必须利用这些信息
scipy.stats.t
scipy.stats
平均数为100
标准差0.39
N= 851 (851个样本)
当我被要求使用t.ppf()计算(95%)错误裕度时，代码是否如下所示？
cutoff1 = t.ppf(0.05,100,0.36,850)
有人能帮帮我吗？
浏览 0提问于2021-04-30得票数 4
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5回答
计算非正态分布的置信区间
matlab、normal-distribution、confidence-interval
首先，我应该明确指出，我的统计学知识相当有限，所以如果我的问题看起来微不足道或甚至没有意义，请原谅我。
我的数据似乎不是正态分布的。通常，当我绘制置信区间时，我会使用平均值+- 2标准差，但我认为这对于非均匀分布是不可接受的。我的样本大小目前设置为1000个样本，这似乎足以确定它是否是正态分布。
我使用Matlab进行所有的处理，那么Matlab中有没有什么函数可以方便地计算置信区间(比方说95%)？
我知道有‘分位数’和'prctile‘函数，但我不确定这是否是我需要使用的。函数'mle‘也返回正态分布数据的置信区间，尽管您也可以提供自己的pdf。
我可以使用use密度为我的
浏览 0提问于2010-12-21得票数 10
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将z-得分(Z-值、标准分数)转换为p-值，以便在Python中进行正态分布。
python、statistics、scipy
如何将从转换为？我还没有在中找到神奇的功能来做到这一点，但其中一个必须在那里。
浏览 8提问于2010-08-16得票数 71
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逆概率密度函数
python、numpy、statistics、scipy
用什么方法计算正态分布的概率密度函数？我用正态概率密度函数来求出：
from scipy.stats import norm
norm.pdf(1000, loc=1040, scale=210)
0.0018655737107410499
在给定的正态分布中，我如何计算出0.0018的概率对应于1000？
浏览 0提问于2014-03-08得票数 4
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2回答
scipy.stats模块和numpy.random模块之间有什么区别，这两个模块都有类似的方法吗？
python、numpy、scipy
我在python上浏览了一些分发函数：
一致，二项式，Bernoulli，正态分布
我发现，几乎相同的功能都存在于and和numpy中。
>>> from scipy.stats import binom
>>> rv = binom(n, p)
>>> import numpy as np
>>> s = np.random.binomial(n, p, 1000)
查看我发现的代码，在内部使用numpy：
那么，我的问题是，拥有两份相同的分发函数的主要动机是什么？
numpy中没有的not库提供了哪些额外的功能？
浏览 10提问于2017-06-29得票数 9
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生成具有给定期望值M(x)的随机泊松数
javascript、poisson
我需要生成100个随机数，每个数的最大值是80；
我不知道如何将Poisson方法与等于28的期望值连接起来。
这意味着和是28 * 100 = 2800。所以M(x)是28。
但这意味着我需要追踪之前生成的每一个数字？
我注意到D(x)等于M(x)，但是在一些例子中，这些值是不同的。
我找到了这个，它可以帮助我，但它不编译
const maxLimit = 80;
function poissonRandomNumber(lambda) {
var L = Math.exp(-lambda),
k = 0,
p = 1;
do {
k = k + 1;
浏览 13提问于2022-12-03得票数 -1
2回答
从Fisher分布中提取随机值
math、statistics、geometry、fortran、computational-geometry
在我的研究中，我正在生成离散的平面，用来表示岩石中的裂缝。裂缝面的方向是由其倾角和倾角所决定的。知道了这一点，我也知道了每个平面的法向量的分量。
到目前为止，我已经独立于正态分布绘制了倾角和倾角方向。这是可以的，但我想增加从Fisher分布中提取的能力。
费舍尔分布被描述为
基本上，我希望能够指定一个平均倾角和倾角方向(或一个平均向量)和一个"fisher常数“或色散因子k，并从该方向分布随机提取值。
附加信息:似乎“分布”与我所称的"Fisher分布“相同，或者某种程度上是相关的。关于Von Mises-Fisher分布的一些信息：
正如你所看到的，我已经对此做了一些调查，但
浏览 1提问于2010-12-11得票数 1
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在matlab中从分段概率分布生成随机数
matlab
我尝试将下面的分段函数作为概率分布输入到matlab中。然后我尝试生成X的随机值，我有一个统计工具箱，所以我可以用它来生成随机数，但是我不知道如何输入函数，这样我才能真正生成随机数。
P(X)= Ax 0<=x<1
A/2 1<=x<2
0 otherwise
A是一个归一化常数。
我最终希望显示来自此分布的10,000个试验的直方图，并找到我的模拟的平均值和标准差。
浏览 2提问于2011-04-11得票数 2
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如何解释scipy.stats.probplot结果？
python、numpy、matplotlib、plot、statistics
我想用scipy.stats.probplot()在mydata上做一些测试。
from scipy import stats
_,fit=stats.probplot(mydata, dist=stats.norm,plot=ax)
goodness_fit="%.2f" %fit[2]
文件上说：
根据指定理论分布的分位数(缺省情况下为正态分布)生成样本数据的概率图。可以选择计算数据的最佳匹配行，并使用Matplotlib或给定的绘图函数绘制结果。概率图生成一个概率图，，不应与Q-Q或P图混淆。Statsmodels具有这种类型的更广泛的功能，请参见statsmodels
浏览 19提问于2018-01-05得票数 14
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如何计算给定均值和标准差的正态分布的概率？
python、statistics、scipy、probability
如何在Python中计算正态分布中给定均值、标准差的概率？我总是可以根据定义显式地编写自己的函数，就像这个问题中的OP所做的那样：
只要想知道是否有库函数调用，就可以做到这一点。在我的想象中，它应该是这样的：
nd = NormalDistribution(mu=100, std=12)
p = nd.prob(98)
在Perl中有一个类似的问题：。但我没有在Python中看到这样的代码。
Numpy有一个random.normal函数，但它类似于采样，并不完全是我想要的。
浏览 13提问于2012-09-14得票数 112
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