Нахождение P-значений трехфакторного дисперсионного анализа в Python - PullRequest
Новая
       116

Нахождение P-значений трехфакторного дисперсионного анализа в Python

0 голосов
/ 05 мая 2020

Я полностью застрял на этом. Есть ли способ извлечь p-значения из прогона моделирования несколько раз? Я пробовал метод здесь https://pythonfordatascience.org/anova-2-way-n-way/

pValues = np.zeros(100)

for k in range (99) :
       y = simCorn(overallEffect=10, fertilizerEffect=[1,2,3],rowEffect=[1,0,1], colEffect=[0,1,1]) 
       pValues[k] = ols('Yield ~ C(Fertilizer)+C(Row)+C(Column)', y).fit()

Но я не мог даже заставить работать базовую функцию ols, не говоря уже о том, чтобы изолировать и вытащить p-значение .. .

Итак, я попробовал метод statsmodels ... 

pValues = np.zeros(100)

for k in range (99) :
       y = simCorn(overallEffect=10, fertilizerEffect=[1,2,3],rowEffect=[1,0,1], colEffect=[0,1,1]) 
       pValues[k] = sm.stats.anova_lm(data=y).Pr(F)

... но, похоже, ничего не работает.

Любая помощь здесь была бы очень признательна! !!

...