scipy.stats模組中有不少涉及計算統計量的子模組
如
scipy.stats.uniform
scipy.stats.norm
scipy.stats.t
scipy.stats.chi2
scipy.stats.f
更多子模組參見這裡

其中scipy.stats.f內有如下方法：

來自於這裡

這些方法在其他子模組中都大同小異。這裡重點介紹求F統計量的p值和分位數，t統計量，卡方，正態，的求法基本類似。

例1：求Pr(F4,58>1.67)=?,即已知臨界值求p值

>>> from scipy.stats import f
>>> 
 
f.sf(1.67, 4, 58)
0.16927935111708425
>>> 1 - f.cdf(1.67, 4, 58)
0.16927935111708448

例2：求F(1−0.17)4,58=? ,即已知p值求臨界值

>>> from scipy.stats import f
>>> f.isf(0.17, 4, 58)
1.666945416681088
>>> f.ppf(1 - 0.17, 4, 58)
1.666945416681088

其中，isf是sf的逆運算， ppf是cdf的逆運算。具體解釋參見上圖。其他統計量的相關計算方法與之類似，不同之處就是少了自由度作為引數。