scipy.special.nrdtrisd#

scipy.special.nrdtrisd(mn, p, x, выход=None) = 'nrdtrisd'>#

Вычислите стандартное отклонение нормального распределения при заданных других параметрах.

Параметры:

mnскаляр или ndarray: Среднее нормального распределения.
parray_like: Значения CDF, в диапазоне (0, 1].
xarray_like: Квантили, т.е. верхний предел интегрирования.
выходndarray, необязательно: Необязательный выходной массив для результатов функции

Возвращает:

stdскаляр или ndarray: Стандартное отклонение.

Смотрите также

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

Примеры

nrdtrisd может использоваться для восстановления стандартного отклонения нормального распределения, если известно значение CDF p для заданного квантиля x и среднее mn. Сначала мы вычисляем CDF 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 nrdtrisd возвращает исходное значение для std.

>>> from scipy.special import nrdtrisd
>>> nrdtrisd(mean, p, x)
2.0000000000000004