Python – 统计中的逆高斯分布

逆高斯分布在统计学中占有重要的地位，它被用于回归分析和假设检验等领域。在Python中，我们可以使用SciPy库来进行逆高斯分布的计算。

安装SciPy库

在使用SciPy库之前，我们需要先安装它。我们可以使用pip命令来进行安装：

pip install scipy

计算逆高斯分布

在SciPy库中，我们可以使用scipy.stats.norm.ppf()函数来计算逆高斯分布。该函数接受两个参数：概率值和均值。例如，要计算概率为0.95、均值为0、标准差为1的逆高斯分布，可以使用以下代码：

from scipy.stats import norm

p = 0.95
mean = 0
std = 1

inv_gauss = norm.ppf(p, loc=mean, scale=std)
print(inv_gauss)

输出结果为：

1.6448536269514722

这表示，在概率为0.95、均值为0、标准差为1的正态分布中，取值为1.64的数据所占的比例为0.95。

总结

逆高斯分布在统计学中具有重要的作用，可以用于回归分析、假设检验等领域。在Python中，我们可以使用SciPy库的norm.ppf()函数来进行逆高斯分布的计算。