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說(shuō)明

為東平等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)制作服務(wù),及東平網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營(yíng)業(yè)務(wù)為網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作、東平網(wǎng)站設(shè)計(jì),以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站,并提供域名空間備案等一條龍服務(wù),秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠(chéng)的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求,就會(huì)得到認(rèn)可,從而選擇與我們長(zhǎng)期合作。這樣,我們也可以走得更遠(yuǎn)!
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以上就是python方差檢驗(yàn)的意思,希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路:創(chuàng)新互聯(lián)python教程
本文教程操作環(huán)境:windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1,DELL G3電腦。
名稱欄目:創(chuàng)新互聯(lián)Python教程:python方差檢驗(yàn)是什么意思
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