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【Python・统计学】（两）多因素方差分析（原理及代码）

【Python・统计学】（两）多因素方差分析（原理及代码）

多因素方差分析（ANOVA）是一种用于比较多个组之间均值差异的统计方法，特别适用于自变量（因素）有多个水平的情况。多因素方差分析可以帮助研究人员理解不同因素及其交互作用如何影响因变量。本文将介绍多因素方差分析的基本原理，并给出Python代码示例，以便于读者理解。多因素方差分析的基本原理多因素方
后端 2024年09月27日
【Python・统计学】Kruskal-Wallis检验/H检验（原理及代码）

【Python・统计学】Kruskal-Wallis检验/H检验（原理及代码）

Kruskal-Wallis检验，又称H检验，是一种非参数统计方法，用于比较三个或以上独立样本的中位数差异。这种检验方法不要求数据满足正态分布，也不要求样本量相等，因此在处理非正态分布或小样本的数据时特别有效。基本原理Kruskal-Wallis检验的核心思想是将所有样本数据结合在一起，按照大小
后端 2024年10月16日