python正交试验方差分析

正交试验方差分析（Orthogonal Experimental Analysis）是一种多因素试验设计方法，于确定不同因素对实验结果的影响程度以及它们之间的交互作用。

在Python中，可以使用statsmodels库来进行正交试验方差分析。首先，需要导入所需的库：

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

然后，准备好实验数据，将数据存储在一个DataFrame对象中：

data = {'Factor1': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
        'Factor2': [1, 2, 1, 2, 1, 2],
        'Response': [10, 12, 14, 16, 18, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，定义模型并进行方差分析：

model = ols('Response ~ C(Factor1) + C(Factor2) + C(Factor1):C(Factor2)', data=df).fit()
anova_table = anova_lm(model)

最后，打印方差分析表：

print(anova_table)

这样就可以得到正交试验方差分析的结果。

请注意，以上代码只是一个示例，具体的实验数据和模型设置需要根据实际情况进行调整。