１要因の分散分析
t検定は、２群間の平均に差があるかどうかを検定するのに用いられますが、１要因の分散分析は、3群間以上の平均の差を検定することができます。
# 1要因の分散分析
significance = 0.05
a = [34, 39, 50, 72, 54, 50, 58, 64, 55, 62]
b = [63, 75, 50, 54, 66, 31, 39, 45, 48, 60]
c = [49, 36, 46, 56, 52, 46, 52, 68, 49, 62]
f, p = stats.f_oneway(a, b, c)
print('f 値は %(f)s' %locals())
print('確率は %(p)s' %locals())
if p < significance:
print('有意水準 %(significance)s で、有意な差があります' %locals())
else:
print('有意水準 %(significance)s で、有意な差がありません' %locals())
課題８４：１要因の分散分析
次のデータを用いて、１要因の分散分析を行い、その結果を解釈してください。
group1 = [80, 75, 80, 90, 95, 80, 80, 85, 85, 80, 90, 80, 75, 90, 85, 85, 90, 90, 85, 80]
group2 = [75, 70, 80, 85, 90, 75, 85, 80, 80, 75, 80, 75, 70, 85, 80, 75, 80, 80, 90, 80]
group3 = [80, 80, 80, 90, 95, 85, 95, 90, 85, 90, 95, 85, 98, 95, 85, 85, 90, 90, 85, 85]
課題提出方法
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基本的にGoogle Colaboratoryを用いてプログラミングしてください。どうしても Google Colaboratory を用いることができない場合のみ、Jupyter Notebook または Jupyter Lab を用いてください。
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課題１つごとに、ノートブックを新規作成してください。１つのノートブックで複数の課題を解かないでください。
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ノートブックを新規作成すると「Untitled.ipynb」のような名前になりますが、それを「学籍番号・氏名・課題番号」のような名前に変更してください。
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質問・感想・要望などございましたらぜひ書き込んでください。
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もし課題を解くにあたって参考になったウェブサイトがあれば、それについても触れてください。
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課題を計算し終わった ipynb ファイルを提出するときは、指定したメールアドレスに Google Drive で共有する形で授業担当者に提出してください。