三因素方差分析python

三因素方差分析是一种统计方法，用于分析多个因素对于一个连续变量的影响。在Python中，可以使用statsmodels库进行三因素方差分析。

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。假设你的数据存储在一个名为dataframe的DataFrame对象中，其中包含三个因素（A、B、C）和一个连续变量（Y）。你可以使用以下代码导入库和数据：

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols

# 导入数据
dataframe = ...

# 创建模型
model = ols('Y ~ A + B + C', data=dataframe).fit()

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

在上述代码中，我们使用ols函数创建了一个线性回归模型，并使用fit方法拟合了数据。然后，使用statsmodels库中的anova_lm函数进行方差分析，并将结果保存在anova_table中。

方差分析的结果包括各个因素的F值、p值和显著性水平等信息，可以通过打印anova_table来查看结果。