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方差分析

ANOVA代表方差分析。执行以确定不同分类数据组之间的关系。
在ANOVA下我们有两个测量结果：
- F-testscore：显示组的变量意味着变化
p值：它显示结果的重要性
这可以使用python模块scipy方法名称f_oneway（）执行
语法：

import scipy.stats as st
st.f_oneway(sample1, sample2, ..)

这些样品是每组的样品测量值。
作为结论，我们可以说，如果ANOVA检验给我们一个大的F检验值和一个小的p值，那么其他变量和分类变量之间存在很强的相关性。

那么什么是相关性呢

相关性是上下文中两个变量之间的简单关系，一个变量影响另一个变量。相关性与引起的行为不同。计算变量之间相关性的一种方法是找到Pearson相关性。在这里我们找到两个参数，即Pearson系数和p值。我们可以说，当Pearson相关系数接近1或-1且p值小于0.0001时，两个变量之间存在强相关性。
Scipy模块还提供了一种执行pearson相关分析的方法，语法：

import scipy.stats as st
st.pearsonr(sample1, sample2)

这里的样本是您要比较的属性。
这是python中EDA的简要概述，我们可以做更多！快乐挖！