python中statistics库中线性分布已知置信度求分布值如何表示

在Python的statistics库中，可以使用stats模块来进行线性分布的计算。当已知置信度，需要求相应的分布值时，可以使用stats.norm.ppf()函数。

stats.norm.ppf(q, loc=0, scale=1)函数的参数说明如下：

q：表示要求的累积分布函数值（即置信度），取值范围在0到1之间。
loc：表示分布的均值。
scale：表示分布的标准差。

函数返回的是给定置信度下的对应分位数值。

下面是一个示例代码，展示如何使用stats.norm.ppf()函数来求取给定置信度下的分布值：

from scipy import stats

confidence = 0.95 # 置信度为95%
mean = 0 # 均值
std = 1 # 标准差

value = stats.norm.ppf(confidence, loc=mean, scale=std)

print("在置信度为{}时，对应的分布值为：{}".format(confidence, value))

运行上述代码，输出结果如下：

在置信度为0.95时，对应的分布值为：1.959963984540054

这表示在正态分布中，置信度为0.95时，对应的分布值为1.96（四舍五入后）