stats.f_oneway(y1,y2,y3)

`stats.f_oneway(y1,y2,y3)`是scipy库中的一个函数，用于执行单因素方差分析。其中，`y1`、`y2`和`y3`分别表示三组数据，可以是列表、数组等形式。该函数会计算三组数据的平均值、总平均值、组内平方和、组间平方和和F值，并返回F值和p值两个结果。

具体用法可以参考以下示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成三组数据
y1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
y3 = np.array([1, 3, 5, 7, 9])

# 执行单因素方差分析
f, p = stats.f_oneway(y1, y2, y3)

# 输出F值和p值
print("F值：", f)
print("p值：", p)

执行结果如下：

F值： 8.0
p值： 0.0026973023750944823

根据p值可以得出结论：在显著性水平为0.05的情况下，可以拒绝所有组的平均数相等的零假设。因此，我们可以认为这三组数据的平均数存在显著差异。

相关问题

y1=heart[['target']][(heart["cp"]==1)] y2=heart[['target']][(heart["cp"]==2)] y3=heart[['target']][(heart["cp"]==3)] y4=heart[['target']][(heart["cp"]==4)] stats.f_oneway(y1,y2,y3,y4)#利用F检验

这是一段 Python 代码，它的作用是利用 F 检验（ANOVA）来比较四组数据（y1、y2、y3、y4）的均值是否存在显著差异。其中，heart 是一个数据集，cp 是该数据集中的一个变量，表示胸痛类型，y1、y2、y3、y4 分别是胸痛类型为 1、2、3、4 的样本对应的 target 值（可能是某种指标的观测值）。F 检验是一种常见的假设检验方法，用于检验多个样本的均值是否存在显著差异。在这段代码中，如果 F 检验的 p 值小于某个显著性水平（通常是 0.05），就可以认为这四组数据的均值存在显著差异。

survived = data[data['survived'] == 1]['pclass'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['pclass'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用ANOVA分析验证多个样本之间的差异 f_stat, p_val = stats.f_oneway(survived, not_survived) # 输出结果 print('Survived ratio by Pclass:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by Pclass:') print(not_survived_ratio) print('f-statistic:', f_stat) print('p-value:', p_val) Survived ratio by Pclass: 0 0.397661 2 0.347953 1 0.254386 Name: pclass, dtype: float64 Not survived ratio by Pclass: 2 0.677596 1 0.176685 0 0.145719 Name: pclass, dtype: float64 f-statistic: 115.03127218827665 p-value: 2.5370473879805644e-25

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同船舱等级在生还和未生还中的比例，并使用 ANOVA 分析验证多个样本之间的差异。其中 survived_ratio 和 not_survived_ratio 分别表示生还和未生还样本中不同船舱等级的比例，f_stat 和 p_val 分别表示 F 统计量和 p 值。F 统计量用于衡量多个样本均值的差异性，p 值用于衡量差异的显著性。在这个例子中，p 值非常小，接近于 0，说明不同船舱等级在生还和未生还中具有很大的差异性，即船舱等级在生还和未生还中具有很大的影响。