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說(shuō)明

1、方差檢驗(yàn)是用來(lái)比較兩個(gè)或多個(gè)變量數(shù)據(jù)的樣本，以確定它們之間的差異是簡(jiǎn)單隨機(jī)的，或者是由于過(guò)程之間的顯著統(tǒng)計(jì)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(shí)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(yàn)，不計(jì)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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