随机区组设计模型pyhton代码

随机区组设计是一种常用的实验设计方法，在统计学中用于控制潜在的混淆变量对结果的影响。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来进行随机区组分析，特别是`randomized_block_design`模块。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.formula.api import ols
from statsmodels.stats.anova import anova_lm

# 假设我们有以下数据
# df = pd.DataFrame({
#     'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],  # 随机分组
#     'block': [1, 1, 2, 2, 3, 3],  # 区组编号
#     'treatment': [0, 1, 0, 1, 0, 1],  # 治疗变量
#     'response': [10, 15, 8, 12, 9, 11]  # 变量响应值
# })

# 设计公式 (group + treatment | block)
formula = "response ~ C(treatment) + C(group) + block"

# 进行线性回归
model = ols(formula, data=df).fit()

# 输出模型摘要
print(model.summary())

# 进行ANOVA检验
anova_results = anova_lm(model, typ=2)
print(anova_results)

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