本站已停止更新，查看最新内容请移至本人博客 Wilen’s Blog

Python手册(Machine Learning)–statsmodels(GettingStarted) Python手册(Machine Learning)–statsmodels(Regression) Python手册(Machine Learning)–statsmodels(ANOVA) Python手册(Machine Learning)–statsmodels(Tables+Imputation) Python手册(Machine Learning)–statsmodels(MultivariateStatistics) Python手册(Machine Learning)–statsmodels(TimeSeries) Python手册(Machine Learning)–statsmodels(Survival) Python手册(Machine Learning)–statsmodels(Graphics)

http://www.statsmodels.org/stable/anova.html

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，为数据分析中常见的统计模型，主要为探讨连续型（Continuous）因变量（Dependent variable）与类别型自变量（Independent variable）的关系。当自变量的因子等于或超过三个类别时，检验各类别平均值是否相等，采用方差分析。 广义t检验中，方差相等（Equality of variance）的合并t检验（Pooled T-test）视为是方差分析的一种。t检验分析两组平均数是否相等，方差分析也采用相同的计算概念，实际上，当方差分析套用在合并t检验的分析上时，产生的F值则会等于t检验的平方项。

总偏差平方和 S S t = S S b + S S w SSt = SSb + SSw SSt=SSb+SSw

statsmodels包含anova_lm模型，用于使用线性OLSModel进行方差分析，和AnovaRM模型，用于重复测量方差分析（包含平衡数据方差分析）。