python方差檢驗的含義及用法
更新時間：2021年07月22日 08:13:59 作者：小妮淺淺
在本篇內容里小編給大家整理的是一篇關于python方差檢驗的含義及用法，有需要的朋友們可以跟著學習參考下。
說明
1、方差檢驗是用來比較兩個或多個變量數據的樣本，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計差異造成的。
2、自變量X是一種離散數據，自變量Y是一種連續(xù)數據(x可以是多種類型)，如果數據正態(tài)分布，方差應齊次。
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'])
# 多因素無重復試驗，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
知識點補充：
方差分析可以用來推斷一個或多個因素在其狀態(tài)變化時，其因素水平或交互作用是否會對實驗指標產生顯著影響。主要分為單因素方差分析、多因素無重復方差分析和多因素重復方差分析。
做數理統計課后題，發(fā)現方差分析計算比較麻煩，想用Python調包實現。但是發(fā)現大多教程對參數的講解不是很清楚，在此做記錄。
主要用到的庫是pandas和statsmodels。簡要流程是，先用pandas庫的DataFrame數據結構來構造輸入數據格式。然后用statsmodels庫中的ols函數得到最小二乘線性回歸模型。最后用statsmodels庫中的anova_lm函數進行方差分析。
import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm
到此這篇關于python方差檢驗的含義及用法的文章就介紹到這了,更多相關python方差檢驗是什么意思內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關文章
Python 微信之獲取好友昵稱并制作wordcloud的實例
今天小編就為大家分享一篇Python 微信之獲取好友昵稱并制作wordcloud的實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-02-02
這篇文章主要介紹了python中的項目目錄結構,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2024-02-02
這篇文章主要介紹了Python實現向服務器請求壓縮數據及解壓縮數據的方法,涉及Python文件傳輸及zip文件相關操作技巧,需要的朋友可以參考下2017-06-06
這篇文章主要介紹了使用Python內置模塊與函數進行不同進制的數的轉換，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-04-04
這篇文章主要介紹了Python3中的2to3轉換工具使用示例,本文詳細講解了使用的步驟,并總結了一些使用注意事項,需要的朋友可以參考下2015-06-06
這篇文章主要為大家詳細介紹了python基于SMTP協議發(fā)送郵件，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-05-05
這篇文章主要介紹了Python入門之基礎語法詳解,文中有非常詳細的代碼示例,對正在學習python的小伙伴們有很大的幫助喲,需要的朋友可以參考下2021-10-10
這篇文章主要介紹了Python中的文本處理,包括從最基本的string模塊的基礎使用和更進一步的re模塊的使用,本文來自IBM官方開發(fā)者技術文檔,需要的朋友可以參考下2015-04-04
本文詳細講解了Python的面向對象編程，文中通過示例代碼介紹的非常詳細。對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友可以參考下2022-05-05
本篇文章給大家分享了關于python3中zipfile模塊的詳細用法以及技術難點解析，有興趣的朋友跟著學習下吧。2018-06-06