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
분자내의 힘과 분자간의 힘 분자를 형성하기 위해 원자들은 화학결합(chemical bond)에 의해 함께 묶여 있습니다. 이 화학결합의 종류와 힘은 관련된 원자들에 따라 다릅니다. 이 결합은 분자 내부에 작용하는 힘이므로 분자내 힘(intramolecular force)라고 합니다. 단순히 chemical bond(화학결합)이라고 합니다. 정의: 분자내 힘(Intramolecular force) 분자를 구성하는 원자들의 힘 화학결합의 종류는 다음과 같습니다. - 공유결합(Covalent bond): 비금속 원자들 사이에 이루어 집니다. $CO_2 \leftrightarrows C^+ + O^{2-}$ - 이온결합(Ionic bond): 비금속과 금속간에 존재하는 결합. 예로 $NaCl \leftrightarrows Na^+ + Cl^-$ - 금속결합(Metallic bond): 금속결합은 금속에 고르게 퍼져있는 전자 와 이온 들 간의 전기적인 결합입니다. 분자들간의 힘은 분자들을 묶는 결합입니다. 한잔의 물은 많은 물 분자들을 포함하고 있지요. 잔 속의 물들은 각각의 물 분자들을 분자간 힘들에 의해 묶여있는 것입니다. 이 분자간 힘의 세기는 그 물질의 녹는점과 끓는점 같은 특성에 영향을 주기 때문에 중요합니다. 예를들어 분자간의 힘이 강하면 그 물질의 녹는점과 끓는 점이 높습니다. 또한 분자간의 힘이 강할 수록 그 분자의 크기기 증가합니다. 정의: 분자간 힘 분자들을 하나로 묶는 분자들 사이의 힘 다음은 물분자에 대한 분자내, 분자간 힘을 나타낸 것입니다. 위 그림은 물분자내에서 이루어지는 intramolecular force와 intermolecular force를 나타낸 것으로 이 힘들은 물질의 운동이론(Kinetic Theory of matter)으로 부터 이해 할 수 있습니다. 물질의 운동이론 물질의 운동이론은 물질들이 다른 상(고체, 액체, 기체)으로 존재하는 이유와 다른 상들로 변하는 방법을