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Python​/標準正規分布 のバックアップ差分(No.5) :: NJF Wiki

xpwiki:Python/標準正規分布 のバックアップ差分(No.5)
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4: 2019-04-20 (土) 02:58:59 njf[6] ソース[7] バックアップ No.4 を復元して編集[8] 5: 2019-06-04 (火) 03:51:01 njf[6] ソース[9] バックアップ No.5 を復元して編集[10]
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。
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