A B C d E F G H I K L M N O P Q R S T U V W Z A statsmodels.ap.stats.anova_lm(x) statsmodels.formula.api.ols 에 의해 생성되는 모형 즉, 클래스 인스턴스(x)를 인수로 받아 anova를 실행합니다. np.argsort(x, axis=-1, kind=None) 객체 x를 정렬할 경우 각 값에 대응하는 인덱스를 반환합니다. Axis는 기준 축을 지정하기 위한 매개변수로서 정렬의 방향을 조정할 수 있음(-1은 기본값으로 마지막 축) pandas.Series.autocorr(lag=1) lag에 전달한 지연수에 따른 값들 사이의 자기상관을 계산 B scipy.stats.bernoulli(x, p) 베르누이분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 p: 단일 시행에서의 확률 scipy.stats.binom(x, n, p) 이항분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 n: 총 시행횟수 p: 단일 시행에서의 확률 C scipy.stats.chi2.pdf(x, df, loc=0, scale=1) 카이제곱분포의 확률밀도함수를 계산 $$f(x, k) =\frac{1}{2^{\frac{k}{2}−1}Γ(\frac{k}{2})}x^{k−1}\exp\left(−\frac{x^2}{2}\right)$$ x: 확률변수 df: 자유도 pd.concat(objs, axis=0, join=’outer’, …) 두 개이상의 객체를 결합한 새로운 객체를 반환. objs: Series, DataFrame 객체. Axis=0은 행단위 즉, 열 방향으로 결합, Axis=1은 열단위 즉, 행 방향으
내용
R에 대해
- R의 기본과 벡터
- R 배열과 행렬
- R DataFrame(데이터 프레임)
- R factor(요인)
- R list(리스트)
- R 제어구문(Control flow)
- R 수학과 통계등의 내장함수들
- R apply, lapply, sapply 그리고 tapply함수
- R 데이터의 집계 및 재구성
R 선형대수
R Calculus
데이터 & 통계
- R 데이터의 재구성
- R 기술통계
- R 빈도표와 교차표
- R 독립성 검정과 변수 간의 연관성
- R 상관성(correlation)
- R t-검정
- R 회귀분석
- R 다항식과 다중 선형회귀
- R 분산분석(ANOVA)의 개요
- R 비모수적 검정(nonparametic test)
- R 등분산성( Homoscedasticity)
- R 함수들을 사용한 주가자료 호출
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