資料：
v1樣品1
樣品2樣品3
樣品4樣品5
data=data.drop('v1', axis=1) #去掉序號那一列
r=data.index.size
n=data.columns.size #列數
s=0sum=0
for i in range(0,r):
for j in range(0,n):
s=s+data.iloc[i,j]**2
sum=sum+data.iloc[i,j]
print("\n所有數的平方和:\n",s)
print("\n所有資料的和:\n",sum)
t2=[x**2 for x in t] #每行和的平方的列表
st=s-((sum**2)/(n*r))
print("\n總方差:\n",st)
sa=sum(t2)/n-((sum**2)/(n*r))
print("\n組間方差：\n",sa)
se=st-sa
print("\n組內方差：\n",se)
f=(sa/(r-1))/(se/(n*r-r))
print("\n統計量的值：\n",f)
輸出結果：
所有數的平方和:
43356
所有資料的和:
796總方差:
1114.9333333333343
組間方差：
667.7333333333372
組內方差：
447.1999999999971
統計量的值：
8.958855098390092
python方差分析
目錄 一元方差分析 一元單因素方差分析 一元多因素方差分析 協方差分析 場景 5種不同畫素的數位相機 單因素 對銷量 研究的因變數 是否有顯著差異 g dc sales pixel unique args for i in list g 將pixel變數轉化為分類變數並為其值掛標籤 dc sales...
使用R進行方差分析
r是乙個免費的統計計算工具，輕便好用，是 可以在windows，linux，mac系統下安裝 anova是方差分析的簡稱，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗.主要結果為乙個p值，p值越大說明組間差異越小，p值越 明組間差異越明顯 這裡舉個例子，備忘 第一步,在excel裡輸入兩列資料，左邊數...
R語言進行方差分析
一 單因子方差分析 one way anova 1 建模 我們採用multcomp包中的cholesterol資料集作為例子，其中response為響應變數，trt為 變數，這個處理中有五種水平。從下面的箱形圖中可觀察到處理的不同水平對於響應變數的影響。再用aov函式建立單因子方差模型，從結果的p值...