1: 2019-02-23 (土) 22:47:45 njf[5] [6] [7] | |||
---|---|---|---|
Line 1: | Line 1: | ||
+ | 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。 | ||
+ | 表の使い方覚えるぐらいなら、統計ソフトの使い方を覚えた方が後々役に立ちそうですし。 | ||
+ | そういうときに、pythonが入ったパソコンがあれば、scipyを使って計算できます。 | ||
+ | scipyは | ||
+ | pip install scipy | ||
+ | か | ||
+ | pip3 install scipy | ||
+ | などでインストールできます。 | ||
+ | |||
+ | 横軸の値から上側確率を出すには | ||
+ | >>> from scipy.stats import norm | ||
+ | >>> norm.sf(x=1.233) | ||
+ | 0.10878788208591617 | ||
+ | |||
+ | 横軸の値から下側確率を出すには | ||
+ | >>> from scipy.stats import norm | ||
+ | >>> norm.cdf(x=1.233) | ||
+ | 0.8912121179140838 | ||
+ | |||
+ | もちろん、この二つを加えると1になります。 | ||
+ | |||
+ | >>> norm.cdf(x=1.233) + norm.sf(x=1.233) | ||
+ | 1.0 | ||
+ | |||
+ | なので、どちらか覚えれば十分です。 | ||
+ | |||
+ | 累積確率から横軸の値を出すには | ||
+ | >>> from scipy.stats import norm | ||
+ | >>> norm.ppf(q=0.9) | ||
+ | 1.2815515655446004 | ||
+ | |||
+ | とします。 | ||
+ | |||
+ | 上側確率から横軸の値を出すには、 | ||
+ | >>> norm.isf(q=0.9) | ||
+ | -1.2815515655446004 | ||
+ | とします。 | ||
+ | |||
+ | もちろん累積確率の結果とは符号が逆転します。 | ||
+ | よってこれもどちらか覚えれば十分です。 |
(This host) = https://njf.jp