到目前为止，我使用的是scipy.integrate，工作正常，但是给出一个整数值，有没有办法知道给出这个结果的x是多少？在正态分布的scipy.stats中是norm.ppf()，在这种特殊情况下，我将它用于概率密度函数(概率密度函数)，但它可以是任何积分。 感谢并致以问候
浏览 7提问于2020-09-20得票数 2
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我正在使用Python语言中的norm.ppf()来计算正态逆累积分布，但我发现它比Matlab语言中的norminv()慢得多。for i in range(10000):在Python中大约需要2秒，而end在Python中有没有一种有效的方法来计算正态逆</
浏览 1提问于2017-09-13得票数 0
我读过很多类似的文章，说Excel的T.INV.2T(probability，degs_Freedom)可以使用scipy.stats.t.ppf()在python中重现。根据发布的其他答案，我应该使用scipy.stats.t.ppf(0.05，58)得到相同的答案，但我没有。我得到-1.672。 你知道我的语法出了什么问题吗？
浏览 37提问于2021-10-14得票数 0
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我在beta.ppf函数的scipy.stats实现中发现了一个bug。它已经被确认并标记为他们的错误再现系统中的一个缺陷。有谁知道可以从beta.ppf中替换scipy.stats函数的函数吗？
浏览 1提问于2014-06-26得票数 3
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计算Go中的逆对数范数
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我正在尝试将一个Excel公式转换成Go，并且需要计算逆对数范数，即Excel中的LOGNORM.INV。在Python中，这将是： return sp.lognorm(s=sigma, scale=np.exp(mu)).ppf(x)
但我似乎在
浏览 4提问于2018-08-08得票数 0
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？
浏览 1提问于2013-12-17得票数 82
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嗨，我正在通过曲线拟合来拟合数据：当我绘制这个的时候，我得到了我如何从拟合x值的曲线中提取，例如，尖峰概率等于0.9？
浏览 1提问于2021-05-13得票数 0
使用scipy.stats.norm()，我希望找到满足以下要求的标准差(scale)：到目前为止，我一直在通过反复试验来解决这个问题：stats.norm(loc=0,scale=sd).cdf(-5) # this should eventually reach about 0.2
浏览 24提问于2020-05-18得票数 0
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其中，F^{-1}是从名为x和y的实际数据导出的边沿u和v累积分布的逆概率分布函数，两者都是从正态分布生成的：from numpy.random import randnimport scipy.stats as ss
x = randn(n)公式中的积分如何用python和scipy编码？我猜x和y必须转换成非负的和为1的排列的边缘，而西皮的ppf可以用来计算F^-1}的逆？
浏览 1提问于2020-12-07得票数 3
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我创建了具有空值的第5列：然后，我想用随机逆日志正常值填充这个新列的每一行。生成一个逆日志正常的代码df['minutes'] = df['minutes'].fillnafor i in range(1,len(df)):
df['minutes'] = df['minutes']
浏览 0提问于2018-07-25得票数 0
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这里有一个有结果的例子：from scipy.integrate import quadfrom scipy.stats import norm
return x*norm.pdf(x, 800, 1)
print quad(integrand, norm.ppf(0.05, 80
浏览 3提问于2016-01-19得票数 4
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我正在寻找与Matlab中的函数等效的python。
或者换句话说(根据上面的描述)：我正在python中搜索“正态逆累积分布函数”，或者可能在scipy的统计部分(或者可能是numpy?)
浏览 3提问于2015-03-31得票数 8
我正在尝试用python编写一个逆lognormal函数：import scipy.stats as sp ANS = sp.lognorm(s,scale=scale).ppf(x)
curve_fit
浏览 2提问于2018-01-11得票数 0
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统计数据带有一个方差分析( ANOVA )测试f_oneway()，返回p值和F分数.P-得分可以很容易地告诉您您的测试是否通过或失败，只需将其与您的alpha阈值进行比较，而alpha阈值可以任意选择较小的值来使测试更加严格。如果p值低于你选择的α值，那就好了。问题的原因:我想在他们的临界值旁边做一个F-分数的条形图。P值似乎真的很小，所以不太适合作图。
浏览 1提问于2020-05-05得票数 2
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我正在使用Python绘制一个2轴的图.例如，我希望q是0，1，2，…，10的整数。我已经定义了Z(Q)，它运行正常。] for i in range(len(p)))print(Qstar)
from scipy.integrate impo
浏览 3提问于2017-03-30得票数 0
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百分比点函数的T分布公式
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我使用python库来获得ppf值。我试图在不使用python的情况下计算c++中的ppf。我在网上看了很多文章，但都找不到。有谁能帮我在c++中得到ppf吗？在python中：>>> t.ppf(0.75,29)同样，在c++中，我希望一个函数传递两个变量(0.75,29)并返回ppf值0.683043859246
浏览 10提问于2022-06-30得票数 3
我想定义一个函数，给定一个学生t分布表，自由度(N-1)和P将插值到表的值上，从而得到tv的期望值，p.测试df=14和t93的代码。我想找另一个函数，给定一个学生t分布表，自由度(N-1)和电视，P将插值到表的值上，以得到所需的值。测试df=15、tv、p=20125的代码--我在一个矩阵中编写了该表--但我不知道该如何搜索和插值值，并且非常感谢您的帮助。非常感谢！[1, 1.000, 6.314, 12.706, 63.657],[3, 0.76
浏览 4提问于2021-03-30得票数 2
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如果我使用scipy.stats.rv_discrete手动创建一个离散随机变量，我可以通过提供一个下限、一个上限和增量(尽管后者是)或者通过提供一个具体的values参数来控制它的支持(它可能得到的值)。
这些方法实际上不是构造一个随机变量，而是构造一个离散分布，可以通过调用它来构造一个随机变量。给定一个随机变量，该分布是通过给出具体的values=来构造的，我可以通过检查rv.dist.xk来确定它的支持(实际上，这还不够；如果values=包含零概率，那么我们真的应该检查rv.dist.xk和rv.dist.pk以丢弃支持中的零概率值)。但是，这种方法不能适用于我们还没有定义和没有使用v
浏览 2提问于2014-06-25得票数 0
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