Статистические модели Пэтси Тестирование, Python ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь сравнить различные условия с помощью контрастного теста. Однако меня не интересуют общие средние значения этих условий, а скорее различия во взаимодействии между условиями и DV на IV (как DV, так и IV непрерывны).
Одним шагом является выполнение f_test patsy тестирование, однако как бы я ни пытался его отформатировать, я получаю сообщение об ошибке.
Я новичок в статистике и кодировании, поэтому, если мой статистический подход неверен, дайте мне знать !
model = smf.mixedlm(
formula = "pPrime ~ Condition * Target_Contrast",
data = df,
groups = 'Participant_Number'
)
result = model.fit()
#print(result.summary())
levels = model.exog_names[0:4]
print(levels)

Это успешно выводит интересующие меня условия:['Intercept', 'Condition[T.Straight]', 'Condition[T.Target]', 'Condition[T.back_C]'] , чтобы в f_test я попробовал:
f_val, p_val = result.f_test(hypo)```
I have also tried formatting it as a matrix including all the parameters of the `result`: ```hypotheses = np.array(
([1,-1,0,0,0,0,0,0],
[1,0,-1,0,0,0,0,0],
[1,0,0,-1,0,0,0,0],
[0,1,-1,0,0,0,0,0],
[0,1,0,-1,0,0,0,0],
[0,0,1,-1,0,0,0,0])
)```
When using the Patsy I get this error:`PatsyError: unrecognized token in constraint
(levels[0] != levels[1]), (levels[0] != levels[2]), (levels[0] != levels[3]), (levels[1] != levels[2]), (levels[1] != levels [3]), (levels[2] != levels[3])` ; when using the matrix I get this error: `ValueError: wrong shape for coefs`


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... ing-python