Python的平行性检验在哪个包里面

在Python中，平行性检验通常可以使用`statsmodels`库中的`parallel_test()`函数来进行。`parallel_test()`函数用于执行多个平行性检验方法，例如McKelvey和Zavoina (MZ) R平方、比例差异检验和多次划分检验。

以下是一个使用`statsmodels`库进行平行性检验的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 创建一个示例数据集
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y': [0, 0, 1, 2, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用statsmodels进行平行性检验
X = df['x']
y = df['y']

X = sm.add_constant(X)  # 添加常数列
model = sm.OLS(y, X)
result = model.fit()

parallel_test_result = result.test_parallel()
print(parallel_test_result)

在上面的代码中，首先创建一个示例数据集，其中包含一个特征变量`x`和一个目标变量`y`。然后，使用`sm.add_constant()`函数添加常数列，并使用`sm.OLS()`函数创建普通最小二乘回归模型。接下来，使用`fit()`方法拟合模型并获得回归结果。最后，使用`test_parallel()`方法执行平行性检验，并打印结果。

需要注意的是，平行性检验的方法可能因具体需求而异。在`test_parallel()`方法中，可以指定不同的平行性检验方法，如`method='ht'`表示使用比例差异检验方法。可以根据具体需求选择适合的平行性检验方法。