数値解析ライブラリScipyのstatsを使えば，様々な統計量を簡単に使うことができます．しかし，資料が分散していたり，記事が英語だったりで，いざ統計量を使いたいというときにパッと使えなかったりします．
本記事は統計でもよく使う カイ二乗分布/t分布/正規分布/F分布 の使い方について，簡単にまとめています．Pythonで統計量を使う際の早引きとなれば幸いです．
##Scipy.statsのインポート
t分布などの名前がシンプルなので，名前かぶりを防ぐよう下記でインポートしておきます．
import scipy.stats as sps
##下側累積確率を指定してパーセント点を得る
#カイ二乗分布（q : 下側累積確率，df : 自由度）
sps.chi2.ppf(q = 0.95, df = 4)
# t分布（q : 下側累積確率，df : 自由度）
sps.t.ppf(q = 0.95, df = 4)
#正規分布（q : 下側累積確率）
sps.norm.ppf(q = 0.95)
#F分布（q : 下側累積確率，dfn : 自由度ν1，dfb : 自由度v2）
sps.f.ppf(q = 0.95, dfn = 3, dfd = 2)
##パーセント点を指定して下側累積確率を得る
#カイ二乗分布（x : パーセント点，df : 自由度）
sps.chi2.cdf(x = 0.710723, df = 4)
# t分布（x : パーセント点，df : 自由度）
sps.t.cdf(x = 2.13184, df = 4)
#正規分布（x : パーセント点）
sps.norm.cdf(x = 0.710723)
#F分布（x : パーセント点，dfn : 自由度ν1，dfb : 自由度v2）
sps.f.cdf(x = 19.164292, dfn = 3, dfd = 2)
####参考サイト
http://njf.jp/cms/modules/xpwiki/?Python%2F%E3%82%AB%E3%82%A4%E4%BA%8C%E4%B9%97%E5%88%86%E5%B8%83