Python 线性分布计算：已知置信度求分布值

根据线性分布的定义，概率密度函数可以表示为： f(x) = (x - a) / (b - a)，当 a <= x <= b； f(x) = (b - x) / (b - a)，当 a <= x <= b。

其中，a = 22.5，b = 27.5。

假设要求分布值为 x，我们需要求解以下方程： ∫[22.5,x]f(t)dt = 0.8

根据概率密度函数的定义，可以得到： ∫[22.5,x](t - a) / (b - a)dt = 0.8，当 a <= x <= b； ∫[22.5,x](b - t) / (b - a)dt = 0.8，当 a <= x <= b。

对上述方程进行积分运算，并代入 a = 22.5，b = 27.5，可得到以下方程： (x - 22.5) ^ 2 / 50 = 0.8，当 a <= x <= b； (27.5 - x) ^ 2 / 50 = 0.8，当 a <= x <= b。

将以上方程化简，可得： x ^ 2 - 45 * x + 545 = 0.8，当 a <= x <= b； x ^ 2 - 52.5 * x + 745 = 0.8，当 a <= x <= b。

通过求解以上方程，可以得到 x 的值。