cdf для «урезанного» нормального распределения

Question

У меня нормальное распределение с левой цензурой: оно «плоское» (равно нулю) до mu, а затем нормальное.

Я знаю, как рассчитать cdf для стандартного нормального распределения:

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

например.Но, конечно, это не правильно для этой «усеченной» версии.Ни один из них не является правильным:

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

, потому что я должен корректировать значения пропорционально тому факту, что левого хвоста не существует.Как правильно это сделать?

Answer 1

Как указано в комментарии,

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

Где

• loc - среднее значение
• scale - стандартное отклонение
• a - левая точка усечения
• b - правая точка усечения
• x - точка оценки