scipy.special.nrdtrimn#

scipy.special.nrdtrimn(p, std, x, выход=None) = 'nrdtrimn'>#

Вычислить среднее нормального распределения при заданных других параметрах.

Параметры:

parray_like: Значения CDF, в диапазоне (0, 1].
stdarray_like: Стандартное отклонение.
xarray_like: Квантили, т.е. верхний предел интегрирования.
выходndarray, необязательно: Необязательный выходной массив для результатов функции

Возвращает:

mnскаляр или ndarray: Среднее нормального распределения.

Смотрите также

scipy.stats.norm: Нормальное распределение
ndtr: Стандартное нормальное кумулятивное распределение вероятностей
ndtri: Обратная функция стандартного нормального CDF относительно квантиля
nrdtrisd: Обратная функция нормального распределения CDF относительно стандартного отклонения

Примеры

nrdtrimn может использоваться для восстановления среднего нормального распределения, если известно значение ФР p для заданного квантиля x и стандартное отклонение stdСначала мы вычисляем функцию распределения нормального распределения для примерного набора параметров.

>>> from scipy.stats import norm
>>> mean = 3.
>>> std = 2.
>>> x = 6.
>>> p = norm.cdf(x, loc=mean, scale=std)
>>> p
0.9331927987311419

Проверить, что nrdtrimn возвращает исходное значение для mean.

>>> from scipy.special import nrdtrimn
>>> nrdtrimn(p, std, x)
3.0000000000000004