4: 2019-04-20 (土) 02:58:59 njf |
5: 2019-06-04 (火) 03:51:01 njf |
| + | *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。 |
| 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 |
| 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] |
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| 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 |
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| 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。 |