Python 有效地计算β分布置信区间

我正在处理一个非常大的数据集，需要计算使用每个数据点创建的beta分布的置信区间。我开始使用scipy.stats.beta中的ppf函数，但是计算时间太长了。有没有更有效的方法来计算贝塔分布的置信区间？用python编写的解决方案会更好，但用另一种语言编写的、可以与python结合使用的解决方案也是可以接受的。

您是否知道为什么它速度慢？它可能是IO限制、内存阻塞或CPU限制。我操作的数据集中有大约1000000个点，因此我认为计算这么多置信区间的过程非常昂贵。在我的笔记本电脑上，

stats.beta.ppf（0.9，np.random.random（1000000），np.random.random（1000000））

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