为什么scipy规范与非标准化分布不同

Question

我有一个正态分布，平均值为71，方差为20.25。这个例子取自“首先统计”。

当我将正态分布标准化为零的平均值时，我得到了正确的结果，但从我对scipy和正态分布的理解中，我应该对非标准化分布获得相同的概率。

from scipy.stats import norm 
import math 

# prints 0.539337742276 
print(norm(71, 20.25).sf(69)) 

zscore = (69-71)/math.sqrt(20.25) 
print(norm(0,1).sf(zscore)) 
# prints 0.671639356718 

Answer 1

注意norm是参数与均值和规模，并不意味着平方和规模。因此，

>>> from scipy.stats import norm 
>>> norm(71, pow(20.25,0.5)).sf(69) 
0.6716393567181147 
>>> zscore = (69-71)/pow(20.25,0.5) 
>>> norm(0,1).sf(zscore) 
0.6716393567181147