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 반복자(iterator) Iterable __iter__ 시퀀스(sequence)와 iterable의 차이 발생자(generator) 클래스에 적용 생성자(construtor) 발생자(iterator) 반복자(generator) 반복자와 발생자(Iterator and Generator) 반복자(iterator) 반복자는 iterable(반복가능한 객체)이면서 지연된 평가에 의해 실행되는 객체입니다. Iterable과 지연된 평가를 알아보기 위해 다음 range()객체에 대해 알아봅니다. 이 객체는 지정된 수까지 정수를 생성하는 파이썬의 내장함수 입니다. 다음은 0~9까지 정수를 생성하는 것입니다. x=range(9);x range(0, 9) for i,j in enumerate(x): print(f'x[{i}]의 자료형과 값: {type(x[i])}, {j}') x[0]의 자료형과 값: <class 'int'>, 0 x[1]의 자료형과 값: <class 'int'>, 1 x[2]의 자료형과 값: <class 'int'>, 2 x[3]의 자료형과 값: <class 'int'>, 3 x[4]의 자료형과 값: <class 'int'>, 4 x[5]의 자료형과 값: <class 'int'>, 5 x[6]의 자료형과 값: <class 'int'>, 6 x[7]의 자료형과 값: <class 'int'>, 7 x[8]의 자료형과 값: <class 'int'>, 8 위 객체 x의 경우 자료형은 range형입니다