我想问是否有任何流行的包，如：numpy，scipy 等有一个内置的函数来计算 Z 分数，如果我知道已经 crital 值，均值和 st dev。
我通常这样做：
def Zscore(xcritical, mean, stdev):
return (xcritical - mean)/stdev
#example:
xcritical = 73.06
mean = 72
stdev = 0.5
zscore = Zscore(xcritical, mean, stdev)
后来我使用scipy.stats.norm.cdf来计算 x 低于 xcritical 的概率。
import scipy.stats as st
print(st.norm.cdf(zscore))
我知道有scipy.stats.zscore函数，但它需要一个样本数组，而不是样本统计。
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从Python 3.9开始，标准库在NormalDist对象上提供zscore函数，作为statistics模块的一部分：
NormalDist(mu=72, sigma=.5).zscore(73.06)
# 2.1200000000000045
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在你的问题中，我不知道你的意思是计算 'x' 低于 'xcritical' 的概率，因为你没有定义 'x'。
通过scipy.stats.norm文档here，似乎没有一个内置的方法来计算值的 z 分数（在您的情况下为“xcritical”），给定平均值和标准偏差。但是，您可以使用内置方法cdf和
xcritical = 73.06
mean = 72
stdev = 0.5
p = norm.cdf(x=xcritical,loc=mean,scale=stdev)
z_score = norm.ppf(p)
print('The z-score for {} corresonding to {} mean and {} std deviation is: {:.3f}'.format(xcritical,mean,stdev,z_score))
在这里，我们首先计算获得 'xcritical' 值的累积概率 'p'。在给定 'mean' 和 'stdev' 的情况下，使用norm.cdf ().norm.cdf ()计算相应的 'x' 值的正态分布曲线下的面积百分比normal.z ()。
希望有帮助！
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你可以在一行中做到这一点;像这样：
>>> import scipy.stats as st
>>> st.norm(mean, stdev).cdf(xcritical))
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已知电池的小时寿命近似正态分布，标准偏差 σ = 1.25 小时。10 个电池的随机样本的平均寿命为 x = 40.5 小时。a.是否有证据支持电池寿命超过 40 小时的说法？使用 α = 0.5。
normal.sf,因为我想知道的钟形曲线的右侧回答,如果它超过了阿尔法。
norm.sf(40.5, loc=40, scale=1.25/np.sqrt(10)) #recall the z score formula
p 值 = 0.102
Ho:u = 40;Ha:u & gt;40
因此，p 值大于 α，因此我们无法拒绝零假设，并得出结论，确实有证据支持电池寿命超过 40 小时。P 值为 0.10 ＆ gt;0.05 alpha
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