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說明
1、方差檢驗是用來比較兩個或多個變量數(shù)據(jù)的樣本,以確定它們之間的差異是簡單隨機的,或者是由于過程之間的顯著統(tǒng)計差異造成的。
2、自變量X是一種離散數(shù)據(jù),自變量Y是一種連續(xù)數(shù)據(jù)(x可以是多種類型),如果數(shù)據(jù)正態(tài)分布,方差應(yīng)齊次。
實例
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?zé)o重復(fù)試驗,不計算交互作用的影響 model = ols('y~C(x1) + C(x2)', data=data[['x1', 'x2', 'y']]).fit() anovat = anova_lm(model) anovat
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