python分位点计算（正态分布，卡方分布，t分布，F分布） |
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调用scipy包的stats统计模块，可以直接得出不同分布的分为点的值，相对于，查表，或使用excel，使用起来会更加便捷
下面是需要用到的函数和代码，使用简单方便。 ppf单侧左分位点isf单侧右分位点interval双侧双侧分位点 正态分布 from scipy import stats #显著性水平 a = 0.05 # 单测 左分位点 norm_a_left = stats.norm.ppf(a) # 单侧 右分位点 norm_a_right = stats.norm.isf(a) # 双侧分位点 norm_a_2 = stats.norm.interval(1-a) print('单侧左分位点：',norm_a_left ) print('单侧右分位点：',norm_a_right ) print('双侧分位点：',norm_a_2 )单侧左分位点： -1.6448536269514729 单侧右分位点： 1.6448536269514729 双侧分位点： (-1.959963984540054, 1.959963984540054) t分布 from scipy import stats #显著性水平 a = 0.05 #自由度 df = 6 # 单侧 左分位点 T_a_left =stats.t.ppf(a,df) # 单侧 右分位点 T_a_right =stats.t.isf(a,df) # 双侧分位点 T_a_2 = stats.t.interval(1-a,df) print('单侧左分位点：',T_a_left) print('单侧右分位点：',T_a_right) print('双侧分位点：',T_a_2)单侧左分位点： -1.943180280392782 单侧右分位点： 1.943180280392782 双侧分位点： (-2.4469118487916806, 2.4469118487916806) 卡方分布 from scipy import stats #显著性水平 a = 0.05 # 自由度 df = 16 # 单侧 左分位点 X2_a_left =stats.chi2.ppf(a,df) # 单侧 右分位点 X2_a_right =stats.chi2.isf(a,df) # 双侧分位点 X2_a_2 = stats.chi2.interval(1-a,df) print('单侧左分位点：',X2_a_left) print('单侧右分位点：',X2_a_right) print('双侧分位点：',X2_a_2)单侧左分位点： 7.9616455723785515 单侧右分位点： 26.296227604864242 双侧分位点： (6.907664353497005, 28.845350723404753) F分布 from scipy import stats #显著性水平 a = 0.05 # 自由度 1 df1 = 5 # 自由度 2 df2 = 16 # 单侧 左分位点 F_a_left =stats.f.ppf(a,df1,df2) # 单侧 右分位点 F_a_right =stats.f.isf(a,df1,df2) # 双侧分位点 F_a_2 = stats.f.interval(1-a,df1,df2) print('单侧左分位点：',F_a_left) print('单侧右分位点：',F_a_right) print('双侧分位点：',F_a_2)单侧左分位点： 0.2172135656083406 单侧右分位点： 2.852409165081986 双侧分位点： (0.15617286386272555, 3.5021163355058778) |
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