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这个单因素分析一般是用来研究不同行业股票收益水平。
比如下面的代码：
from statsmodels.stats.anova import anova_lm
from statsmodels.formula.api import ols
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[
[1.4, "one"], [1.5, "one"], [1.6, "one"], [0.1, "two"], [0.2, "two"], [0.3, "two"]
],
columns=['rate', 'type']
)
if __name__ == '__main__':
model = ols('rate ~type', data=df)
data = model.fit()
print(anova_lm(data))
pass运行截图如下：
解释下数据：
df = pd.DataFrame(
[
[1.4, "one"], [1.5, "one"], [1.6, "one"], [0.1, "two"], [0.2, "two"], [0.3, "two"]
],
columns=['rate', 'type']
)这里one是一个类型，two是一个类型，前面的数据，代表年增长率。
解释下代码：
model = osl(‘样本某一列 ~ 样本另一列’)
table1= anova.anova_lm(model)
结果中可以知道，p=0.0000091，默认情况下显著水平为0.05，也就是0.05以上代表2个类型，很相似，无关性小，0.05以下，代表2个类型不相似，也就是说不同行业股票收益水平不同。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！