python方差检验的含义及用法

 更新时间:2021年07月22日 08:13:59   作者:小妮浅浅  
在本篇内容里小编给大家整理的是一篇关于python方差检验的含义及用法,有需要的朋友们可以跟着学习参考下。

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

知识点补充:

方差分析可以用来推断一个或多个因素在其状态变化时,其因素水平或交互作用是否会对实验指标产生显著影响。主要分为单因素方差分析、多因素无重复方差分析和多因素重复方差分析。

做数理统计课后题,发现方差分析计算比较麻烦,想用Python调包实现。但是发现大多教程对参数的讲解不是很清楚,在此做记录。

主要用到的库是pandas和statsmodels。简要流程是,先用pandas库的DataFrame数据结构来构造输入数据格式。然后用statsmodels库中的ols函数得到最小二乘线性回归模型。最后用statsmodels库中的anova_lm函数进行方差分析。

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm

到此这篇关于python方差检验的含义及用法的文章就介绍到这了,更多相关python方差检验是什么意思内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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