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自定义函数求解即可，参考代码如下：
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def f_sigma(x):
# 通过Python定义一个计算变量波动率的函数
# x：代表变量的样本值，可以用列表的数据结构输入
n = len(x)
u_mean = sum(x)/n #计算变量样本值的均值
z = [] #生成一个空列表
for t in range(n):
z.append((x[t]-u_mean)**2)
return (sum(z)/(n-1))**0.5 # n-1 自由度
a = f_sigma(x = [1,2,3])
print('样本方差：', a)
def get_fanc(a):
b,c,d=0,0,0
print(type(a))
e=len(a)
f=sum(a)
b=f/e
for i in a:
c=c+(i-b)
c=c/b
return c
test = [1,2,3]
print(get_fanc(test))
我这边测试表示没有问题
def fangcha(): a=float(raw_input("请输入a:")) b=float(raw_input("请输入b:")) c=float(raw_input("请输入C:")) d=(a+b+c)/3.0 e=((a-d)**2+(b-d)**2+(c-d)**2)/3.0 print "平均数是:%f方差是：%f" %(d,e) fangcha() Python2.7可用
设某苗圃对一花木种子制定了5种不同的处理方法，每种方法处理了6粒种子进行育苗试验。一年后观察苗高获得资料如下表。已知除处理方法不同外，其他育苗条件相同且苗高的分布近似于正态、等方差，试以95%的可靠性判断种子的处理方法对苗木生长是否有显著影响。
可以把数据转化为如下格式，方便在python的方差分析中运行：
结果如图：
查表得F0.05(4,25)=2.76，因为F=Sb2/Sw2=4.38﹥F0.05(4,25)=2.76，所以推翻（或者说拒绝）假设H0，即不同的处理方法造成了苗木高生长的差异显著。
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