在 Python 中将 Z 值(Z 值,标准值)转换为 p 值以实现正态分布
回答问题 如何将Z 分数从Z 分布(标准正态分布,高斯分布)转换为p-value?我还没有在Scipy 的stats模块中找到神奇的功能来做到这一点,但必须有一个。 Answers 我更喜欢正态分布的生存函数(上尾概率),因为函数名称信息量更大: p_values = scipy.stats.norm.sf(abs(z_scores)) #one-sided p_values = scipy.st
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回答问题
如何将Z 分数从Z 分布(标准正态分布,高斯分布)转换为p-value?我还没有在Scipy 的stats
模块中找到神奇的功能来做到这一点,但必须有一个。
Answers
我更喜欢正态分布的生存函数(上尾概率),因为函数名称信息量更大:
p_values = scipy.stats.norm.sf(abs(z_scores)) #one-sided
p_values = scipy.stats.norm.sf(abs(z_scores))*2 #twosided
正态分布“norm”是 scipy.stats 中大约 90 个分布之一
norm.sf 还调用 scipy.special 中的相应函数,如 gotgenes 示例
生存函数的小优势,sf:对于接近 1 的分位数,数值精度应该比使用 cdf 更好
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