单因素方差分析

最新推荐文章于 2023-09-09 16:16:57 发布

原创最新推荐文章于 2023-09-09 16:16:57 发布 · 1.1k 阅读

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本文介绍了一种使用Python进行方差分析的方法，作者在学习方差分析后，尝试利用Python代替Excel进行更深入的分析。代码中包含了数据导入、组间和组内平方和计算、F分布值求解等关键步骤，最后通过比较F值和显著水平下的F分布分位数，判断是否拒绝原假设。

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最近这段时间刚学完方差分析，在课堂上的时候我就在想为什么这么多的计算，不运用计算机来帮忙呢，果然老师给我们说了excel可以一键方差分析，当然我也去excel试了一下，不出所料可以直接进行方差分析，但是我们不可以动那里面的代码于算法，刚好我自己又在学python，我就试着用python来编写一个方差分析，进程还算顺利，今天刚好做出来，加上自己方差分析学的还算可以，进行逻辑分析的时候还算顺利，没用几天我就做出来啦，下面是代码演示：

import numpy as np
from scipy.stats import f#求F分布的值
#导入所需要分析的数据
def getdata(frame):
        try:
                x = np.loadtxt(frame, dtype=np.float)#写入数据
                return x
        except:
                return "数据导入失败"
#求出每个自由度的组间平方和, x1是自由度
def MSA(data, x1):
        sav = np.sum(data) / (len(data) * len(data[0]))
        s = 0
        for i in range(len(data)):
                av = np.sum(data[i]) / len(data[i])
                s =s + (av - sav) ** 2
        s = len(data[0]) * s
        return s / x1


#求出每个自由度的组内平方和， x2是自由度
def MSE(data, x2):
        s = 0
        for i in range(len(data)):
                av = np.sum(data[i]) / len(data[i])
                for j in range(len(data[0])):
                        s = s + (data[i][j] - av) ** 2
        return s / x2

def main():
        frame = r"E:\pathon01\python数据分析与展示\鸡饲料实验数据.csv"#数据的存储位置
        data = getdata(frame)
        x1 = len(data) - 1#组间的自由度r-1
        x2 = len(data[0]) * len(data) - len(data)#组内的自由度n-r
        F = MSA(data, x1) / MSE(data, x2)
        a = float(input("请输入显著水平(下分位数)："))
        F1 = f.ppf(a, dfn=x1, dfd=x2)
        if F > F1:
                print("拒绝原假设")
        else:
                print("接受原假设")

if __name__ == '__main__':
    main()

当然里面有很多可以优化的地方，但是我自己的能力有限，各位有好的建议可以指出来，里面的错误也可以指出来，注意这里面的frame是存放数据的地址，当不同的时候需要修改。