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说明
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。
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 pdimport numpy as npfrom statsmodels.formula.api import olsfrom statsmodels.stats.anova import anova_lmdata = 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感谢各位的阅读，以上就是“python方差检验的意思是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python方差检验的意思是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
