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我正在研究我的研究中的一个问题，我想用正态分布的 sigma 来表达我对相关峰的统计意义。例如，如果我的峰值是 95% 的显着性，那么它将是 2sigma。基本上我要问的是说我有一个任意的峰值显着性（例如 92%），我将如何用正态分布的 sigma 来表达这个？我意识到这是一个更一般的统计问题，因此鼓励任何阅读/背景。或者，如果 Python 作为一个简单的函数来转换/计算它也可以。谢谢！

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我不确定您所说的“相关峰的统计显着性”是什么意思，因此我无法评论您所谈论的统计数据是否有意义。但是，听起来您想计算以下内容：与平均值有多少标准偏差（例如 1.96 sigma）覆盖正态分布的给定分数（在本例中为 0.95）？如果这是您的要求，您可以使用 SciPy 统计库轻松解决此问题。如果您还没有 SciPy，则需要先安装它。

安装 SciPy 后，您将需要使用正态分布的逆生存函数 (ISF)。ISF 是生存函数的倒数，它本身是 1 -CDF。这是你在python中的做法：

In [1]: import scipy.stats as st
In [2]: yourArea = 0.95
In [3]: st.norm.isf((1-yourArea)/2.)
Out[3]: 1.959963984540054

所以这就是你计算我认为你想要的数字的方式。(1-A)/2 业务只是说明 CDF 从 -infinity 集成的事实，而您对从分布中心计算的值感兴趣。

于 2015-07-22T22:23:55.867 回答