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假设正态分布,我有样本数据,我想计算置信区间.

我已经找到并安装了numpy和scipy软件包,并且已经很难恢复平均值和标准差(numpy.mean(数据),数据是列表).任何关于获得样本置信区间的建议都会非常感激.

我有一些样本数据，我想计算其置信区间，假设分布不正常且未知。基本上，看起来分布是帕累托分布。但我不确定。

正态分布的答案：

根据样本数据计算置信区间

使用 scipy 获取置信区间的正确方法

我想根据给定已知 N（样本大小）、标准差和平均值的数据集的正态分布计算单侧公差范围。

如果间隔是两侧的，我会执行以下操作：

conf_int = stats.norm.interval(alpha, loc=mean, scale=sigma)

在我的情况下，我正在引导样本，但如果我不是，我会参考 stackoverflow 上的这篇文章：Cure way to getting CI scipy并使用以下内容：conf_int = stats.norm.interval(0.68, loc=mean, scale=sigma / np.sqrt(len(a)))

您会如何做同样的事情，但将其计算为单边边界（95% 的值高于或低于 x<--bound）？

如何在python中计算最小二乘拟合(scipy.optimize.leastsq)的置信区间？