python方差检验实例分析

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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

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文章标题：python方差检验实例分析
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