scipy.stats.norm.cdf参数含义及示例参数对应关系咨询

• 你提到的scipy.stats.norm.cdf(80,100,10)调用中，100对应该正态分布的均值，10对应该正态分布的标准差，这个判断是完全正确的。
• scipy对所有连续概率分布采用统一的位置参数规则，按顺序传入时的参数定义非常明确：
  • 第一个传入值：随机变量的取值x，也就是你传入的80
  • 第二个传入值：loc 位置参数，对于正态分布而言，该值直接决定分布的中心位置，等价于分布的均值μ
  • 第三个传入值：scale 尺度参数，对于正态分布而言，该值直接决定分布的离散程度，等价于分布的标准差σ
• 正态分布没有额外的形状参数，因此不存在会打乱参数顺序的前置项，三个位置参数的对应关系没有歧义。

你查阅的对应版本文档没有直白说明参数语义，是因为该文档复用了所有连续分布通用的参数描述框架，没有单独针对正态分布的参数含义做通俗标注。本质上正态分布是标准的位置尺度族分布，传入的loc和scale会直接作为计算用的均值和标准差，不会做任何额外的坐标变换。

• 可以用标准化公式做交叉验证：你传入的x=80对应的z分数为(80 - 100)/10 = -2，计算得到的cdf值约为0.0228，和标准正态分布表中z=-2对应的累积概率完全一致，也能反向印证参数的对应关系。
• 实操提示：如果对参数顺序拿不准，传参时最好显式标注参数名，比如写成scipy.stats.norm.cdf(80, loc=100, scale=10)，避免把loc和scale的位置搞混导致计算结果出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者blue-sky