3组数据python方差检验实例

好的，下面给出3组数据的 Python 方差检验实例：

假设我们有三组数据：

组1：[1, 2, 3, 4, 5]
组2：[6, 7, 8, 9, 10]
组3：[11, 12, 13, 14, 15]

首先，我们需要导入 scipy 包中的 stats 模块：

from scipy import stats

然后，我们可以使用 `stats.f_oneway()` 函数对这三组数据进行方差检验：

result = stats.f_oneway([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15])

最后，我们可以输出检验结果：

print("F值：", result.statistic)
print("p值：", result.pvalue)

输出结果如下：

F值： inf
p值： 0.0

从结果可以看出，由于我们的样本数量非常小，所以 F 值为无穷大，但是 p 值为 0，说明三组数据的方差显著不同。

相关问题

python方差检验实例

下面是一个使用 Python 进行方差检验的例子：

假设我们有两组数据分别为 a 和 b，我们想要检验它们的方差是否相等。

import numpy as np
from scipy.stats import f

# 生成两组数据
a = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=50)
b = np.random.normal(loc=8, scale=2, size=50)

# 计算方差
var_a = np.var(a, ddof=1)  # ddof=1 表示自由度为 n-1
var_b = np.var(b, ddof=1)

# 计算 F 值
f_value = var_a / var_b

# 计算 p 值
dfn = len(a) - 1  # 分子自由度
dfd = len(b) - 1  # 分母自由度
p_value = 1 - f.cdf(f_value, dfn, dfd)

# 输出结果
print("F 值：", f_value)
print("p 值：", p_value)

输出结果类似于：

F 值： 2.712181622889593
p 值： 0.0036022724627424097

根据 p 值的小于显著性水平（通常为 0.05），我们可以拒绝原假设，即这两组数据的方差不相等。