0. 标准正态分布表与常用值
- Z-score 是非标准正态分布标准化后的 x即 z = x − μ σ z = \frac{x-\mu}{\sigma} z=σx−μ
- 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**域的面积，也即 cdf，连续分布的累积概率函数，记为 Φ ( x ) \Phi(x) Φ(x)
- cdf 的逆，记为 Φ − 1 ( x ) \Phi^{-1}(x) Φ−1(x)，如 Φ − 1 ( 3 / 4 ) \Phi^{-1}(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 0.67 和 0.68 之间；
>> from scipy.stats import norm >> norm.ppf(3/4) 0.60817
讯享网
1. cdf 与 ppf（分位函数）
讯享网from scipy.stats import norm
- 覆盖的概率范围：
>> norm.cdf(1) - norm.cdf(-1) 0.70859 >> norm.cdf(2) - norm.cdf(-2) 0.36416 >> norm.cdf(3) - norm.cdf(-3) 0.67398 - Φ ( x ) \Phi(x) Φ(x) 为 累积概率密度函数，也即 cdf：
讯享网
>> from scipy.stats import norm >> norm.cdf(0) 0.5 - Φ − 1 ( x ) \Phi^{-1}(x) Φ−1(x)，通过 norm(x) 进行计算：
>> from scipy.stats import norm # Q3 分位点； >> norm.ppf(3/4) 0.60817 # Q1 分位点 >> norm.ppf(1/4) -0.60817
标准正态分布表
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/44155.html