標準化されていないディストリビューションでscipy normが異なるのはなぜですか？

Question

平均分布は71、分散は20.25です。この例は、「Heads first statistics」から取られています。

正規分布を平均値0に標準化すると、正しい結果が得られますが、擬似および正規分布についての私の理解から、標準化されていない分布についても同じ確率が得られるはずです。

from scipy.stats import norm 
import math 

# prints 0.539337742276 
print(norm(71, 20.25).sf(69)) 

zscore = (69-71)/math.sqrt(20.25) 
print(norm(0,1).sf(zscore)) 
# prints 0.671639356718 

Answer 1

normは平均でパラメータ化し、規模、という意味ではありませおよびスケールを乗していることに注意してください。したがって、

>>> from scipy.stats import norm 
>>> norm(71, pow(20.25,0.5)).sf(69) 
0.6716393567181147 
>>> zscore = (69-71)/pow(20.25,0.5) 
>>> norm(0,1).sf(zscore) 
0.6716393567181147