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如何转换 Z-score来自 Z-distribution (standard normal distribution, Gaussian distribution)到 p-value ?我还没有找到Scipy's stats module中的神奇功能这样做，但必须有一个人。
最佳答案
我更喜欢正态分布的生存函数(上尾概率)，因为函数名称信息量更大:
p_values = scipy.stats.norm.sf(abs(z_scores)) #one-sided
p_values = scipy.stats.norm.sf(abs(z_scores))*2 #twosided
正态分布“norm”是 scipy.stats 中大约 90 个分布之一
norm.sf 还调用了 scipy.special 中的相应函数，如 gotgenes 示例中一样
生存函数的小优势，sf:对于接近 1 的分位数，数值精度应该比使用 cdf 更好
关于python - 将 Z 值(Z 值，标准分数)转换为 Python 中正态分布的 p 值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3496656/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！