三因素交互作用方差分析python

三因素交互作用方差分析是一种计方法，用于研究三个或多因素对于一个连续变量的响，并且考虑这些因素之间的交互作用。在Python中使用statsmodels库进行三因素交互作用方差分析。

首先，你需要安装statsmodels库。可以使用以下命令进行安装：

pip install statsmodels

接下来，你需要导入所需的库和数据。假设你已经有了一个包含因变量和三个自变量的数据集。你可以使用以下代码导入数据：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 导入数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

然后，你可以使用`ols`函数创建一个线性回归模型，并使用`anova_lm`函数进行方差分析。以下是一个示例代码：

# 创建线性回归模型
model = sm.formula.ols('dependent_variable ~ factor1 * factor2 * factor3', data=data).fit()

# 进行方差分析
anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2)

在上述代码中，`dependent_variable`是你的因变量，`factor1`、`factor2`和`factor3`是三个自变量。`typ=2`表示使用类型II的方差分析。

最后，你可以打印出方差分析结果：

print(anova_table)

这将输出包含方差分析结果的表格。