Я просто не статистик, занимаюсь немного для себя из интереса, но не могу понять, что за анова такая и почему не хватает GLM )

Эммм... Для этого книжка по Джулии точно не нужна, можно вики почитать.
Разные задачи совсем.
Anova - дисперсионный анализ (анализ дисперсий) - методология для сравнения разных харакеристик между несколькими выборками. В простейшем варианте - сравнение средних нескольких выборок.
GLM - обобщённая линейная модель, то есть обобщение обычной линейной регресии/логистической регресии.

То есть первое - это теория гипотез, второе - регрессионный анализ.

ANOVA разве не является частным случаем линейной регрессии?

Я даже не знаю как ответить 😊 Вопросы разные принципиально.
Но матаппарат частично пересекается, да.

Вопросы разные в том смысле, что ANOVA решает другую задачу - например "являются ли статистически значимыми расхождения между средними для данных двух выборок".

Для решения этой задачи, да, в какой-то момент будут строиться линейные модели, но это только часть задачи.
Не меньшее значение имеет формулировка задачи, к какому типу она относится: однофакторный это или многофакторный анализ, одномерный или многомерный, с постоянными, случайными или смешанными факторами и так далее.

Тут товарищ транспиляторами на Julia для Julia развлекался:
https://github.com/davpoolechem

Ну у нас это было в курсе про регрессию линейную почему-то. Это всё по сути многомерные теоремы Пифагора в особом пространстве -- статистически ли значимо отличается от нуля длина какого-нибудь вектора

Эммм....
Не, ну разумеется весь матаппарат вокруг какого-то набора идей крутится и любую теорию всегда можно воспринимать с разных точек зрения.

Можно, например, считать, что вычисление римановых интегралов - это просто частный случай теории пределов и на её изучении остановиться.

Я тогда по другому спрошу )) если построить линейную регрессию вместе с dummy переменными для анализа разницы в средних значениях, можно ли по данным, которые выдает эта табличка, вроде p-значений для всяких коэффициентов, проверить все нужные гипотезы?

По мне так, ANOVA хороша именно на своем месте - как простой факторный анализ. А вот необходимость всех прочих усложнений по типу анализа с повторными измерениями при наличии инстументов glm\mixed в современности мне не очевидна. Но туча работ выполнены с использованием разных вариаций ANOVA и это базовый функционал SAS, SPSS, STATA, Statitica и т.д. и отсутствие нормальной поддержки в Julia это серьезный минус для тех, кто хочет просто перенести что-то что уже работает из R. И можно сколь угодно долго размышлять как Дуглас Бейтс, что ANOVA не нужна вредна и т.д. но быть она все равно должна. Ну а если надо действительно изучать средние и их различия, то прекрасно можно получить контрасты для любых уровней в GLM\Mixed с доверительными интервалами и т.д. - как бы классическая ANOVA немного не при это.

Какой редактор подойдёт под termux из-под андроида на Julia файлы править? Под 1.1 версию.

Vim?

В micro тоже есть немножко подсветки, но я только на компьютере использовал, не знаю

Ага, заработало. Но с программами длиннее чем в 1 строчку выдаёт segmentation fault.

Интерпретатора Julia сейчас нет в termux у меня, но vim справился с файлом в три строки :)

Vim у меня с большими справляется, Julia тупит.

Может и я с 0.6 не то скормить в 1.1 пытался.

https://julialang.org/blog/2019/12/yao-differentiable-quantum-programming

Любителям квантовых вычислений