单因素方差分析 python

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 / x2def 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 = https://www.it610.com/article/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()

【单因素方差分析】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。