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
Elementary function(초등함수) 대수함수와 지수 함수, 로그함수에 사칙연산 및 함수의 합성으로 만들수 있는 단변수 함수(univariate function)입니다. complex number(복소수) re(객체): 실수영역을 나타냄 im(객체): 허수영역을 나타냄 객체.as_real_imag(): (실수부분, 허수부분)의 쌍을 튜플로 반환 cojugate(객체): 켤레복소수를 반환 >>> type(E) #E=exp를 나타냄 sympy.core.numbers.Exp1 >>> 2*E 2*E >>> N(2*E) 5.43656365691809 >>> re(2*E) 2*E >>> type(I) #복소수의 허수 단위(numpy 등에서는 j로 나타냄) sympy.core.numbers.ImaginaryUnit >>> eq=17+3*I >>> re(eq) #실수부분을 나타냄 17 >>> im(eq) #허수부분을 나타냄 3 >>> eq.as_real_imag() (17, 3) >>> conjugate(eq) 17 - 3*I sign() 식의 부호를 반환합니다. 식이 양수 : 1 식이 음수: -1 식이 0 : 0 복소수에서 허수부분의 부호는 다음과 같습니다. im(식) >0: I im(식) <0: -I >>> sign(-8) -1 >>> sign(0) 0 >>> sign(10) 1 >>> eq 17 + 3*I >>> sign(im(eq)) 1 Abs(): 절대값을 반환합니다.