anova_res = anova_lm(ols('values~C(groups)', df).fit()) anova_res.columns = ['自由度', '平方和', '均方', 'F值...然后用statsmodels库中的ols函数得到最小二乘线性回归模型。...).fit() table = sm.stats.anova_lm(price_lm, typ=2)
即是不同价格和广告都会对销量有显著差异
fig = interaction_plot(df_t2...['销量'], df_t2['广告'], alpha=0.05)) # 第一个必须是销量, 也就是我们的指标
2.2有交互作用的情况:
即是每个格子有不止一个值,也称为重复试验
#先构造数据 dic_t3....fit() table = sm.stats.anova_lm(moore_lm, typ=1)
fig = interaction_plot(df_t3['燃料'],df_t3['推进器'], df_t3