F-检验python

F-检验（F-test）是一种统计方法，用于比较两个或多个样本方差是否显著不同。在Python中，可以使用SciPy库的`f_oneway`函数进行F-检验。

下面是一个示例代码，演示如何使用F-检验比较三个样本的方差是否显著不同：

from scipy.stats import f_oneway

# 三个样本数据
sample1 = [1, 2, 3, 4, 5]
sample2 = [2, 4, 6, 8, 10]
sample3 = [3, 6, 9, 12, 15]

# 使用f_oneway进行F-检验
f_statistic, p_value = f_oneway(sample1, sample2, sample3)

# 打印结果
print("F-statistic:", f_statistic)
print("p-value:", p_value)

在上面的代码中，我们首先导入了`f_oneway`函数。然后，我们定义了三个样本数据`sample1`，`sample2`和`sample3`。接下来，我们使用`f_oneway`函数对这三个样本进行F-检验，并将结果赋值给`f_statistic`和`p_value`变量。最后，我们打印出F-统计量和p值。

请注意，F-检验的假设是所有样本的方差相等。如果p值小于选定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝该假设，认为至少有两个样本的方差显著不同。