在Python中，我们可以使用scipy.stats库中的CDF（累积分布函数）来进行统计推断。首先，你需要确定你的数据分布类型，然后使用相应的分布函数来计算CDF值。以下是一个使用正态分布（高斯分布）的例子：
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 假设我们有以下数据
data = [12, 8, 9, 13, 12, 9, 7, 10, 9, 11]
# 计算数据的均值和标准差
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)
# 使用正态分布的CDF函数
def normal_cdf(x, mean, std_dev):
return norm.cdf(x, loc=mean, scale=std_dev)
# 计算特定值的CDF
value = 10
cdf_value = normal_cdf(value, mean, std_dev)
print(f"CDF of {value} is {cdf_value:.4f}")
在这个例子中，我们首先导入了所需的库，然后计算了数据的均值和标准差。接下来，我们定义了一个名为normal_cdf的函数，该函数使用scipy.stats.norm.cdf()方法计算给定值的CDF。最后，我们计算了特定值（例如10）的CDF，并将结果打印出来。
请注意，这个例子使用了正态分布。如果你的数据遵循其他分布（如t分布、伽马分布等），你需要使用相应的分布函数。在scipy.stats库中，你可以找到许多常见的统计分布函数。
