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http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_proportion_confidence_interval#Agresti-Coull_Interval
Agresti-Coull Interval을 얻으려면 라는 정규 분포의 백분위 수를 계산해야합니다 . 백분위 수는 어떻게 계산합니까? Wolfram Mathematica 및 / 또는 Python / NumPy / SciPy에서이를 수행하는 기성품 기능이 있습니까?
z답변
들어 티카 $VersionNumber > 5 당신은 사용할 수 있습니다
Quantile[NormalDistribution[μ, σ], 100 q]에 대한 q번째 백분위 수.
그렇지 않으면 먼저 적절한 통계 패키지를로드해야합니다.
답변
John Cook의 페이지 ( Scipy의 배포판 )는 이러한 유형의 항목에 대한 좋은 참조 자료입니다.
In [15]: import scipy.stats
In [16]: scipy.stats.norm.ppf(0.975)
Out[16]: 1.959963984540054
답변
글쎄, 당신은 R에 대해 묻지 않았지만 R에서는? qnorm을 사용하여 그것을합니다.
(실제로 백분위 수가 아닌 Quantile이므로 믿습니다)
> qnorm(.5)
[1] 0
> qnorm(.95)
[1] 1.644854
답변
파이썬에서는 scipy 패키지 에서 stats 모듈을 사용할 수 있습니다 ( 다음 예제 에서와 같이 ).cdf()
(그것은 보인다 transcendantal의 패키지는 보통의 누적 분포를 포함).
답변
MatLab 및 Mathematica에서 사용할 수 있는 inverse erf 함수를 사용할 수 있습니다 .
일반 CDF의 경우
y=Φ(x)=12[1+erf(x2)]
우리는 얻는다
x=2 erf−1(2y−1)
로그 정규 CDF의 경우
y=Fx(x;μ,σ)=12erfc(−logx−μσ2)
우리는 얻는다
−log(x)=μ+σ2 erfc−1(2y)