说明
1、方差检验是用来比较两个或多个变量数据的样本,以确定它们之间的差异是简单随机的.
或者是由于过程之间的显著统计差异造成的。
2、自变量X是一种离散数据,自变量Y是一种连续数据。
x可以是多种类型,如果数据正态分布,方差应齐次。
实例
import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm data = pd.DataFrame([[1, 1, 32], [1, 2, 35], [1, 3, 35.5], [1, 4, 38.5], [2, 1, 33.5], [2, 2, 36.5], [2, 3, 38], [2, 4, 39.5], [3, 1, 36], [3, 2, 37.5], [3, 3, 39.5], [3, 4, 43]], columns=['x1', 'x2', 'y']) # 多因素无重复试验,不计算交互作用的影响 model = ols('y~C(x1) + C(x2)', data=data[['x1', 'x2', 'y']]).fit() anovat = anova_lm(model) anovat
以上就是python方差检验的意思,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。