scipy.special.nrdtrimn#

scipy.special.nrdtrimn(p, std, x, out=None) = <ufunc 'nrdtrimn'>#

计算给定其他参数的正态分布的均值。

参数:
p类数组

CDF 值，范围为 (0, 1]。

std类数组

标准差。

x类数组

分位数，即积分上限。

outndarray，可选

函数结果的可选输出数组

返回:
mn标量或 ndarray

正态分布的均值。

另请参阅

scipy.stats.norm

正态分布

ndtr

标准正态累积概率分布

ndtri

标准正态 CDF 关于分位数的逆

nrdtrisd

正态分布 CDF 关于标准差的逆

示例

nrdtrimn 可用于恢复正态分布的均值，如果我们知道给定分位数 x 的 CDF 值 p 和标准差 std。首先，我们计算一个示例参数集的正态分布 CDF。

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

验证 nrdtrimn 返回 mean 的原始值。

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