scipy.special.nrdtrisd#

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

Berechnet die Standardabweichung einer Normalverteilung anhand anderer Parameter.

Parameter:

mnSkalar oder ndarray: Der Mittelwert der Normalverteilung.
parray_like: CDF-Werte im Bereich (0, 1].
xarray_like: Quantile, d. h. die obere Integrationsgrenze.
outndarray, optional: Optionales Ausgabe-Array für die Funktionsergebnisse

Rückgabe:

stdSkalar oder ndarray: Standardabweichung.

Siehe auch

scipy.stats.norm: Normalverteilung
ndtr: Standardnormalverteilte kumulative Wahrscheinlichkeitsverteilung
ndtri: Inverse der Standard-Normalverteilungsfunktion (CDF) in Bezug auf das Quantil
nrdtrimn: Inverse der Normalverteilungsfunktion (CDF) in Bezug auf den Mittelwert

Beispiele

nrdtrisd kann verwendet werden, um die Standardabweichung einer Normalverteilung zu ermitteln, wenn wir den CDF-Wert p für ein gegebenes Quantil x und den Mittelwert mn kennen. Zuerst berechnen wir die Normalverteilungs-CDF für einen beispielhaften Parametersatz.

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

Überprüfen Sie, ob nrdtrisd den ursprünglichen Wert für std zurückgibt.

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