Python 用于'的cdf；修剪'；正态分布

我有一个左删失正态分布：它是“平坦”（等于零）直到

mu

，然后是正态分布

我知道如何计算标准正态分布的cdf：

from scipy.stats import norm
norm(mu, sigma).cdf(1)

比如说。当然，这对于这个“被截断”的版本是不正确的。两者都不正确：

norm(mu, sigma).cdf(1) - norm(mu, sigma).cdf(0)

---

因为我应该根据左尾不存在的事实按比例调整值。正确的方法是什么？

正如评论中所建议的

from scipy.stats import truncnorm
truncnorm(loc=1, scale=2, a=0, b=np.inf).cdf(x)

在哪里

• loc

  -平均值

• 标度

  -标准偏差

• a

  -左截断点

• b

  -右截断点

• x

  -评估点

---

如评论中所述

from scipy.stats import truncnorm
truncnorm(loc=1, scale=2, a=0, b=np.inf).cdf(x)

在哪里

• loc

  -平均值

• 标度

  -标准偏差

• a

  -左截断点

• b

  -右截断点

• x

  -评估点

看看发行版。看看发行版。