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- Python/標準正規分布 へ行く。
4: 2019-04-20 (土) 02:58:59 njf | 現: 2019-06-27 (木) 20:23:17 njf | ||
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Line 1: | Line 1: | ||
+ | *はじめに [#aabe2971] | ||
統計解析の本の最後によく標準正規分布表が載っています。 | 統計解析の本の最後によく標準正規分布表が載っています。 | ||
これで正規分布に関する問題を解くこともできますが、「21世紀にもなって表とか引きたくない」と思う事もよくあります。しかも本によって上側確率だったり0からの累積確率だったりまちまちです。 | これで正規分布に関する問題を解くこともできますが、「21世紀にもなって表とか引きたくない」と思う事もよくあります。しかも本によって上側確率だったり0からの累積確率だったりまちまちです。 | ||
Line 10: | Line 11: | ||
などを実行すればインストールできます。 | などを実行すればインストールできます。 | ||
+ | *横軸から確率を出す [#aac48d6a] | ||
横軸の値から上側確率を出すには | 横軸の値から上側確率を出すには | ||
>>> from scipy.stats import norm | >>> from scipy.stats import norm | ||
Line 27: | Line 29: | ||
1.0 | 1.0 | ||
なので、どちらか覚えれば十分です。 | なので、どちらか覚えれば十分です。 | ||
+ | ただし、1からsfを引くよりは直接cdfを使った方が精度は良くなる可能性があります。 | ||
+ | |||
+ | *累積確率から横軸の値を出す [#o9550ac2] | ||
累積確率から横軸の値を出すには | 累積確率から横軸の値を出すには | ||
Line 49: | Line 54: | ||
詳しくはこちらで[[scipy.stats.norm:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.norm.html?highlight=norm]]。 | 詳しくはこちらで[[scipy.stats.norm:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.norm.html?highlight=norm]]。 | ||
+ | |||
+ | *例 [#x5c62e31] | ||
+ | |||
+ | 95%信頼区間を求めるときに使う係数、「1.96」を求めることを考えます。 | ||
+ | 95%信頼区間は平均値の周りに確率の和が0.95となる範囲を取り出すことになるので、上側および下側確率が0.025になる部分以外とも考えられます。 | ||
+ | |||
+ | よって上側確率から横軸の値を求めるisfを使えば | ||
+ | |||
+ | >>> norm.isf(q=0.025) | ||
+ | 結果: | ||
+ | 1.9599639845400543 | ||
+ | |||
+ | を得ます。 | ||
+ | |||
+ | 同様に90%信頼区間の係数なら | ||
+ | |||
+ | >>> norm.isf(q=0.05) | ||
+ | 結果: | ||
+ | 1.6448536269514726 | ||
+ | |||
+ | となります。 | ||
+ | |||
+ | 一般に100(1-a)%の信頼区間の係数を求めるならnorm.isf(q=a/2)と書けます。 |
- Python/標準正規分布 のバックアップ一覧
- Python/標準正規分布 のバックアップの現在との差分(No. All)
- 1: 2019-02-23 (土) 22:47:45 njf
- 2: 2019-02-23 (土) 23:26:07 njf
- 3: 2019-03-19 (火) 01:29:54 njf
- 4: 2019-04-20 (土) 02:58:59 njf
- 5: 2019-06-04 (火) 03:51:01 njf
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