python scipy.stats

问题描述

所以我已经粘贴了我的完整代码供您参考，我想知道这里的ppf和cdf有什么用？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）的倒数 如果确实如此，如果我将 ppf 和 cdf 分别替换为 1/cdf 和 1/ppf，这段代码不应该工作吗？

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哪个

顺便说一下，这是假设检验。 很抱歉有这么多评论，只是为了我以后的参考而解释所有内容的习惯。（如果我的评论有任何错误，请指出我）

ball_bearing_radius = [2.99,2.99,2.70,2.92,2.88,2.82,2.83,3.06,2.85]




import numpy as np

from math import sqrt
from scipy.stats import norm

# h1 : u != U_0
# h0 : u = u_0
#case study : ball bearing example,claim is that radius = 3,do hypothesis testing 
mu_0 = 3
sigma = 0.1

#collect sample
sample = ball_bearing_radius

#compute mean
mean = np.mean(sample)

#compute n
n = len(sample)

#compute test statistic
z = (mean - mu_0) /(sigma/sqrt(n))

#set alpha
a = 0.01

#-------------------------

#calculate the z_a/2,by using percent point function of the norm of scipy
#ppf = percent point function,inverse of CDF(comulative distribution function)
#also,CDF = pr(X<=x),i.e.,probability to the left of the distribution

z_critical = norm.ppf(1-a/2)    #this returns a value for which the probab to the left is 0.975

p_value = 2*(1 - norm.cdf(np.abs(z)))

p_value = float("{:.4f}".format(p_value))


print('z : ',z)
print('\nz_critical :',z_critical)
print('\nmean :',mean,"\n\n")

#test the hypothesis

if (np.abs(z) > z_critical):
    print("\nREJECT THE NULL HYPOTHESIS : \n p-value = ",p_value,"\n Alpha = ",a )

else:
    print("CANNOT REJECT THE NULL HYPOTHESIS. NOT ENOUGH EVIDENCE TO REJECT IT: \n p-value = ",a )

解决方法

.ppf() 函数计算给定正态分布值的概率，而 .cdf() 函数计算给定概率为所需值的正态分布值。在这个特殊的意义上，它们彼此相反。

要说明此计算，请查看以下示例代码。

from scipy.stats import norm
print(norm.ppf(0.95))
print(norm.cdf(1.6448536269514722))

这张带有上面代码的图片应该会让你一目了然。

谢谢！