Python协方差分析

协方差分析（Covariance Analysis），在统计学中也被称为方差分析（ANOVA，Analysis of Variance），主要用于比较两个或多个群体之间的均值差异是否显著。在Python中，你可以使用`scipy.stats`模块中的`f_oneway()`函数来进行单因素方差分析，或者`statsmodels.formula.api`中的`anova_lm()`函数进行更复杂的设计。

`f_oneway()`函数接受三个或更多的样本数据数组作为输入，计算它们总体均值之间是否存在显著差异。而`anova_lm()`则允许你构建线性模型，并进行逐步的方差分析。

例如：

from scipy.stats import f_oneway
import statsmodels.formula.api as smf

# 假设我们有三个群体的数据
group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [6, 7, 8, 9, 10]
group3 = [11, 12, 13, 14, 15]

# 使用f_oneway计算方差分析
f_statistic, p_value = f_oneway(group1, group2, group3)

# 使用statsmodels做线性模型方差分析
model = smf.ols('response ~ C(factor)', data=dict(response=[...], factor=['g1', 'g2', 'g3']))
result = model.fit()
anova_table = result.anova_table