写一个python的二水平正交表实验的因素离差平方和及其自由度的代码

好的，下面是Python的代码实现：

import numpy as np
from scipy.special import comb

# 定义二水平正交表因子个数
n_factor = 3

# 定义正交表幂次
m_power = 2

# 定义缩放因子
scale_factor = np.sqrt(n_factor)

# 定义因素设计矩阵
X = np.array([[-1, -1, 1], [-1, 1, -1], [1, -1, -1], [1, 1, 1]])

# 计算平均响应
y_bar = np.mean(X[:, -1])

# 计算总平方和
SST = np.sum(np.square(X[:, -1] - y_bar))

# 计算因素离差平方和
SS_factor = np.sum(np.square(scale_factor * (X[:n_factor, :] - np.mean(X[:n_factor, :], axis=0))))

# 计算误差平方和
SS_error = SST - SS_factor

# 计算因素自由度
df_factor = n_factor - 1

# 计算误差自由度
df_error = X.shape[0] - n_factor

# 输出结果
print("因素离差平方和为：", SS_factor)
print("因素自由度为：", df_factor)
print("误差平方和为：", SS_error)
print("误差自由度为：", df_error)

希望可以帮到您！