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 산술 연산자(Arithmatic operators) 비교연산자(comparison operatores) 논리연산자(logical operators) 비트 연산자(Bitwise operators) 할당연산자 in, is 연산자 가변연산자('*') 연산자(Operators) 데이터들 사이에 연산이 필요한 경우 연산의 종류를 구분하기 위한 약속이 존재합니다. 이 약속된 규칙 또는 표현을 연산자(operator) 라고 합니다. 연산자는 특정한 명령(들)을 수행하기 위한 여러 코드들을 그룹화하는 함수입니다. 파이썬은 산술, True 또는 False의 결과를 반환하는 논리 연산을 수행하기 위한 다양한 연산자들을 제공하고 있으며 이 연산에 참여하는 값들을 피연산자(operand)라고 합니다. 예를 들어 다음의 덧셈의 경우를 봅니다. 5+8 13 두 정수의 덧셈연산으로 '+'가 덧셈 연산자이고 연산에 관계된 5와 8이 피연산자가 됩니다. 그 연산의 결과는 13입니다. 산술 연산자(Arithmatic operators) 연산자 의미 x + y 단일 또는 두개의 피연사자의 덧셈 x - y 단일 또는 두개의 피연사자의 뺄셈 x * y 두개의 피연사자의 곱셈 x / y 두개의 피연사자의 나눗셈으로 결과는 실수형 x % y 두개의 피연사자의 나눗셈의 나머지를 반환 x // y 두개의 피연사자의 나눗셈의 몫을 반환 x**y 피연산자의 거듭제곱 (power) x=5; y=2 print(f"덧셈: x+y = {x+y}") 덧셈: x+y = 7 print(f"뺄셈: x-y = {x-y}") 뺄셈: x-y