<div dir="ltr">Maybe a mention of Q-function to the documentation of scipy.stats.norm.sf can be added (if its that important)?<br><div><br>>>From the Wikipedia page, we see that the Q-function is equal to the<br>
Gaussian Survival function (scipy.stats.norm.sf) as well.<br>
<br>
>CVLattes: <a href="http://lattes.cnpq.br/3267230342393209" rel="noreferrer" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/3267230342393209</a><br>
<br>
>>On Wed, Feb 17, 2016 at 4:54 AM, Eran Hof <<a href="mailto:eran.hof@gmail.com">eran.hof@gmail.com</a>> wrote:<br>
<br>
>> Dear scipy devs<br>
>><br>
>> If I may suggest, there is an interest in adding a new error function to<br>
>> the scipy special functions. The Q-function (see please,<br>
>> <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Q-function" rel="noreferrer" target="_blank">https://en.wikipedia.org/wiki/Q-function</a>). This function is of great<br>
>> interest and much in use within the communication engineering and error<br>
>> correcting coding communities.<br>
>><br>
>> There is a 1:1 mapping from Q-function to erf function. However, in<br>
>> engineering, in contrast to statistics, most text book use the Q-function<br>
>> instead and this is the very first function a new to python engineer will<br>
>> try to look for.<br>
>><br>
>> Also, the implementation is so fast, as Q(x) = 0.5 - 0.5 * erf (x /<br>
>> sqrt(2)). So why not having this function aboard? It will be used<br>
>> immediately by every communication engineer that adopts the scipy instead<br>
>> of Matlab.<br>
>><br>
>> Also, inverse is easily implemented as well since Qinv(y) = sqrt(2)<br>
>> erfinv(1-2y).<br>
>><br>
>> I think this small contribution may be of great service.<br>
>><br>
>> Your comments are much appreciated. Thanks.<br>
</div></div>