Boa tarde,
Durante as aulas, mostrou-se que o cálculo da probabilidade acumulada numa distribuição normal, com média μ e desvio padrão σ, depende de sua padronização, dada por
Z = x - μ / σ
Dessa forma, Z faz parte de uma distribuição normal padrão, com média 0 e desvio padrão 1. Tendo Z como dado de entrada, é possível calcular os valores de probabilidade com scipy.stats.norm
Existe alguma forma mais direta de realizar o cálculo sem a necessidade de padronização da distribuição normal?
Um exemplo: no R, existe a função pnorm(x, mean=0, sd=1), que calcula a probabilidade acumulada numa distribuição normal.
Os dados de entrada são o valor cuja probabilidade é desejada (sem necessidade de converter o valor de x para Z), a média e o desvio padrão da distribuição. Se a distribuição normal for padrão, mean=0 e sd=1. Se não forem, serão colocados os respectivos valores.
Há algo similar no Python ou se faz necessário converter o valor de x para um certo Z todas as vezes que trabalhar com distribuições normais?
