标准差作为概率和平均值的函数

时间:2016-05-31 05:47:42

标签: python scipy normal-distribution standard-deviation probability-density

我想构建一个图表,描述平均值(μ)和标准差(std)之间的关系,并保持95%概率下始终保持相同的值(例如,在这种情况下为1.75)假设正态分布。在我看来,std是P95%和mu的函数。我对么?任何提示都是受欢迎的。 THX。

for example (mu=mean, std=standard deviation):
1) mu=0, std=? => 95% probability error equals 1.75  
2) mu=0.1, std=? => 95% probability error equals 1.75  
n) mu=1.75, std=0 => 95% probability error equals 1.75

更新
事实证明,scipy.stats.norm函数
http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.17.0/reference/generated/scipy.stats.norm.html

允许使用loc = mean,scale = std

计算概率密度函数 norm.pdf(x,loc,scale)

现在,如果我的理解是正确的,我们知道: x (1.75), loc (0到1.75), norm.pdf = 0.95。问题如何获得比例

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