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
문(Statements) Expressions(식) Block(블럭)과 들여쓰기(Indentation) Multi line 입력 주석(comments) 문(statements), 식(Expression), 블럭(block), 그리고 주석(comments) 문(Statements) 파이썬 인터프리터(해석기)가 실행할 수 있는 명령을 문 (statement)이라고 합니다. 문의 실행에 어떤 결과도 반환되지 않습니다. x=3 x라는 객체에 3을 할당하는 것으로 할당문(assignment statement)라고 하며 객체 x는 3을 참조한다는 것을 암묵적으로 선언하는 것입니다. 그러므로 이에 대한 결과는 반환되지 않습니다. x를 다시 호출하는 것으로 확인할 수 있습니다. x 3 위와 같이 문은 일반적으로 결과를 직접적으로 반환하지 않습니다. 그러나 print()문과 같이 결과를 출력하는 경우도 있습니다. 정확히 말하자면 명령에 의해 결과를 생성하고 그 결과를 다시 참조하여 반복적으로 사용할 수 있는 경우를 반환 (return)이라고 합니다. 다음 코드들에서 y는 3과 7의 더하기 연산의 결과로 객체 z이 참조할 수 있는 객체가 됩니다. 반대로 print()문의 결과를 객체 a에 할당하는 명령에서 a는 어떤 결과도 갖지 않습니다. 즉, print() 문에 의한 결과는 출력된 후에 메모리에 저장되지 않고 사라집니다. 이러한 결과의 발생을 출력 이라고 합니다. y=3+7 y 10 z=13+y z 23 a=print("이것은 출력입니다.") 이것은 출력입니다. a 결과적으로 문에 의한 결과의 반환은 명시적으로 이루어지지 않습니다. 반면에 식은 결과를 명시적으로 나타냅니다. Expressions(식) 문 중에 연산 등의 표현으로 단일한 값을 반환 하는 표현을 식 이라고 합니다. x="Hello" y="Python" z=x+" "+y z