Pythonでは、SciPyとNumPyライブラリを使用して対数正規分布のパーセンタイルを計算することができます。
まず、SciPyのlognorm関数を使用して対数正規分布を生成します。この関数は、形状パラメータs、位置パラメータloc、およびスケールパラメータscaleを引数に取ります。
import numpy as np
from scipy.stats import lognorm
# 対数正規分布のパラメータ
s = 0.954
# 対数正規分布からランダムな値を生成
rv = lognorm(s)
次に、NumPyのpercentile関数を使用してパーセンタイルを計算します。この関数は、データ配列とパーセンタイル値（0から100までの値）を引数に取ります。
# パーセンタイルを計算
q = np.percentile(rv.rvs(size=1000), [25, 50, 75])
print(f"1st Quartile: {q[0]}")
print(f"Median: {q[1]}")
print(f"3rd Quartile: {q[2]}")
このコードは、対数正規分布から生成されたランダムな値の1四分位数、中央値、および3四分位数を計算します。
以上がPythonで対数正規分布のパーセンタイルを計算する方法です。この情報がPythonで統計的な分析を行う際の参考になれば幸いです。