网页广告有哪些,seo 排名 优化,安徽房地产网站建设,linux wordpress是什么引言通常我们在对多个变量进行统计分析的时候#xff0c;结果的汇总和整理需要耗费大量的时间和精力#xff0c;稍有不慎还有可能出现错误。因此在对多个变量统计分析的时候#xff0c;使用自动化的脚本对结果进行整理和汇总就十分的方便了。这里笔者使用Python当中的statsm…引言通常我们在对多个变量进行统计分析的时候结果的汇总和整理需要耗费大量的时间和精力稍有不慎还有可能出现错误。因此在对多个变量统计分析的时候使用自动化的脚本对结果进行整理和汇总就十分的方便了。这里笔者使用Python当中的statsmodels模块以方差分析为例进行演示和说明。方差分析结果解析import pandas as pddf pd.read_excel(r20200104_test.xlsx, header0, index_col0)df.head()import statsmodels.formula.api as smfimport statsmodels.api as smformula fA~C(Group)model smf.ols(formulaformula, datadf).fit()table sm.stats.anova_lm(model, typ3)tablef table[F][C(Group)]p table[PR(F)][C(Group)]resDf pd.DataFrame()resDf resDf.append({F: f, P: p, Formula: formula}, ignore_indexTrue)resDf.head()可以看到这里table是方差分析的结果数据可以通过类似map键值索引的方式去读取不同的数据。事后检验结果解析方差分析后只能对组效应是否显著进行判断但具体是哪几个组之间存在显著差异还需要进一步通过事后检验来确定。这里使用TukeyHSD检验。from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsdfrom statsmodels.stats.multicomp import MultiComparisonmc MultiComparison(df[A], df[Group])mc_results mc.tukeyhsd()print(mc_results)meandiff mc_results._results_table[1][2].datameandiff参考
