方差分析的主要功能是验证两组样本或两组以上样本的平均值是否存在显著差异，即平均值是否相同。
在这里有两个需要注意的大点。 方差分析的原假设是样本无显著性差异(即平均值完全相等)。 两样本数据无交互作用(即样本数据独立)，用于双因素方差分析中判断两因素是否独立。
原理：
方差分析原理是一个方程，SST=SS组间SSR组内(所有平方和=组间平方和组内平方和) ) ) )。
说明：方差分析本质上是对总变异的解释。
组间平方和=各组平均减去样本平均后的值
组内平方和=从个体中减去各组的平方和
在方差分析中看到的最终结果中看到的统计量为f统计量，R2。
这里，g为组数，n为各组内的数据长度。
python实现：
来自脚本导入状态
fromstatsmodels.formula.apiimportols
fromstatsmodels.stats.anovaimportanova _ lm
fromstatsmodels.stats.multicompimportpairwise _ tuke yhsd
导入警告
warnings.filterwarnings(ignore ) )。
导入导入工具
df2=pd.DataFrame () ) )。
df2 [ ' group ' ]=list (ITER tools.repeat (-1 .9 ) ) list ) ITER tools.repeat (-1 .9 ) )
df2['noise_A']=0.0
for i in data['A'].unique () :
df2.loc[df2['group']==i，' noise _ a ' ]=data.loc [ '、'、'、''、' ' ].values.]。
df2['noise_B']=0.0
for i in data['B'].unique () :
df2.loc[df2['group']==i，' noise _ b ' ]=data.loc [ data [ ' b ' ]==I，[ '、'、'、'、' ].values .
df2['noise_C']=0.0
for i in data['C'].unique () :
df2.loc[df2['group']==i，' noise _ c ' ]=data.loc [ data [ ' ' c ' ]==I，[ ' '、'、'、'、'.values ]
df2
# for A
anova_rea=anova_lm(ols(noise_a~c至c ) group )、data=df2(['group '，' noise_A']] ) (.fit )
打印(ANOVA _ rea ) )。
#B
anova_reb=anova_lm(ols(noise_b~c至c ) group )，data=df2(['group '，' noise_B']] ).fit )
打印(ANOVA _ reb ) )
#C
anova_rec=anova_lm(ols(noise_c~c至c ) group )、data=df2(['group '，' noise_C']] ) (.fit )
打印(ANOVA _ rec ) )
结果表明，a、b两组间平均值无显著性差异，C组间平均值有差异。
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