python方差检验方法怎么使用
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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
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
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