标准正态分布表(scipy.stats)

本文详细介绍了标准正态分布的概念及应用,包括Z-score的计算公式、标准正态分布表的使用方法,以及如何利用Python的scipy库进行累积分布函数(CDF)和分位函数(PPF)的计算。

0. 标准正态分布表与常用值


这里写图片描述

  • Z-score 是非标准正态分布标准化后的 x即 z=xμσz=x−μσ
  • 表头的横向表示小数点后第二位,表头的纵向则为整数部分以及小数点后第一位;两者联合作为完整的 x,坐标轴的横轴
  • 表中的值为图中红色区域的面积,也即 cdf,连续分布的累积概率函数,记为 Φ(x)Φ(x)
  • cdf 的逆,记为 Φ1(x)Φ−1(x),如 Φ1(3/4)Φ−1(3/4),表示 x 取何值时,阴影部分的面积为 0.75,查表可知,x 介于 0.66 和 0.67 之间;

1. cdf 与 ppf(分位函数)

from scipy.stats import norm
  • Φ(x)Φ(x) 为 累积概率密度函数,也即 cdf:

    >> from scipy.stats import norm
    >> norm.cdf(0)
    0.5
  • Φ1(x)Φ−1(x),通过 norm(x) 进行计算:

    >> from scipy.stats import norm
    >> norm.ppf(3/4)
    0.6744897501960817

标准正态分布表

转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9420972.html

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