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 확률행렬의 조건 마코브 체인(Markov Chains) Andrey Markov의 이름을 딴 Markov 체인은 한 "상태"(상황 또는 값 집합)에서 다른 "상태"로 이동하는 수학적 시스템입니다. 예를 들어, 아기의 행동에 대한 Markov 체인 모델을 만든 경우 "놀기", "먹기", "자고 있음" 및 "울음"을 상태로 포함할 수 있으며 다른 행동과 함께 상태 공간 (state space)을 형성할 수 있습니다. 또한, 상태 공간의 맨 위에 있는 Markov 체인은 한 상태에서 다른 상태로의 "전환" 확률을 알려줍니다. 예를 들어 현재 놀이 중인 아기가 다음 상태에서 먼저 울지 않고 5분이내에 잠들 확률을 계산할 수 있습니다. 그림 1. 위 그림은 두 개의 상태(A 및 B)가 있는 경우로 4개의 가능한 전환이 있습니다(상태가 다시 자체로 전환될 수 있기 때문에 2가 아님). 우리가 'A'에 있으면 'B'로 전환하거나 'A'에 머무를 수 있습니다. 'B'에 있으면 'A'로 전환하거나 'B'에 머무를 수 있습니다. 이 두 상태 다이어그램에서 어떤 상태에서 다른 상태로 전환될 확률은 0.5입니다. 상태의 전환을 나타내기 위해 위의 Markov 체인 다이어그램 대신에 다음과 같은 전환행렬을 사용합니다. 이 행렬은 상태 전환의 확률을 즉, 전환확률을 계산하기 위해 사용합니다. A B A P(A|A):0.5 P(B|A):0.5 B P(A|B):0.5 P(B|B):0.5 이와 같은 마코브 체인은 생물학, 비즈니스, 화학, 공학, 물리학 등 다양한 상황에 적용되는 수학적 모델로서 동일한 방식으로 여러 번 수행되는 실험 또는 측정을 설명하는 데 사용됩니다. 여기서 각 시도(trial)의