设置随机种子

确保数组的随机

np.random.seed(1)

生成正态分布

norm_dist = stats.norm(loc, scale)

其中， loc = 数组均值， scale = 数组方差

产生随机数组

sample = norm_dist.rvs(size=10)
size 为样本数量

计算t分布的置信区间

当样本数量比较小<30, 使用t分布

stats.t.interval(0.95,df,mu,se）df= len(sample)-1 #自由度
mu= np.mean(sample) # 均值
std = np.std(sample,ddof=1) # 样本标准方差
se = std/ np.sqrt(len(sample)  # 标准误差
0.95 = 置信水平

用到的库
np = import numpy as np
stats = from scipy import stats
np. 分布名称.rvs：产生服从指定分布的随机数

完整代码

#引入用于计算的库
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from scipy import stats#设置随机种子
np.random.seed(1)
#设置正态分布
norm_dist=stats.norm(loc=5,scale=0.09)
#采集样本
sample = norm_dist.rvs(size=20)
#自由度
df=len(sample)-1
#均值
mu=np.mean(sample)
#标准方差， 计算样本用ddof=1, 总体用ddof=0
std = np.std(sample,ddof=1)
#标准误差
se = std/np.sqrt(len(sample))
#置信区间
interval = stats.t.interval(0.95,df,mu,se)

参考《用python动手学统计学》

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