python方差检验的含义及用法

Posted 修罗神天道

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python方差检验的含义及用法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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。

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

以上是关于python方差检验的含义及用法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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