scipy.stats.obrientransform¶
- scipy.stats.obrientransform(*args)[源代码]¶
对输入数据(任意数量的数组)计算O‘Brien变换。
用于在运行单向统计之前测试方差的均匀性。中的每个阵列
*args是一个因素的一个层次。如果f_oneway在转换后的数据上运行并且发现显著时，方差是不相等的。从麦克斯韦尔和德莱尼那里 [1], 第112页。- 参数
- args类似数组的元组
任意数量的数组。
- 退货
- obrientransformndarray
用于方差分析的转换数据。结果的第一维对应于变换数组的序列。如果给定的数组都是相同长度的一维，则返回值是二维数组；否则是Object类型的一维数组，每个元素都是ndarray。
参考文献
- 1
S.E.Maxwell和H.D.Delaney，“设计实验和分析数据：模型比较视角”，Wadsworth，1990。
示例
我们将测试以下数据集的方差差异。
>>> x = [10, 11, 13, 9, 7, 12, 12, 9, 10] >>> y = [13, 21, 5, 10, 8, 14, 10, 12, 7, 15]
将O‘Brien变换应用于数据。
>>> from scipy.stats import obrientransform >>> tx, ty = obrientransform(x, y)
使用
scipy.stats.f_oneway对转换后的数据进行单因素方差分析(One-way ANOVA)检验。>>> from scipy.stats import f_oneway >>> F, p = f_oneway(tx, ty) >>> p 0.1314139477040335
如果我们需要的话
p < 0.05就显著性而言，我们不能得出方差不同的结论。