python方差检验方法怎么使用

这篇文章主要介绍了python方差检验方法怎么使用的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇python方差检验方法怎么使用文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

成都创新互联是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的10年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如柴油发电机等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致称誉。

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

关于“python方差检验方法怎么使用”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“python方差检验方法怎么使用”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

分享标题：python方差检验方法怎么使用
文章源于：http://mswzjz.cn/article/isheoc.html