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 용어 Fitting ANOVA aov() anova_test() 분산분석의 개요 요인(명목 또는 순서변수)이 설명 변수로 포함될 때 분석의 중심은 예측에서 각 그룹 차이에 대한 결정으로 이동하며 이 경우 사용하는 방법론을 분산 분석(ANOVA) 이라고 합니다. ANOVA 방법론은 다양한 실험 및 준실험 설계를 분석하는 데 사용됩니다. 용어 일반적으로 실험 설계, 특히 분산 분석에는 고유하게 사용되는 용어가 있습니다. 그룹화 변수는 요인(factor) 이라고도 합니다. 요인에 포함된 범주(그룹)를 수준(level) 또는 그룹 이라고 합니다. 수준 수는 요인에 따라 다를 수 있습니다. 요인의 수준 조합을 셀 이라고 합니다.다음 데이터로부터 용어들을 알아봅니다. 자료는 불안을 치료하기 위한 treatment내에 두 가지 수준(CBT, EMDR)이 있는 그룹 또는 레벨(level) 간 요인입니다. 환자가 하나의 그룹에만 할당되기 때문에 그룹 간 요인(between-groups)이라고 합니다. CBT와 EMDR을 모두 받은 환자는 없습니다. 다음 표의 s 문자는 주제(환자)를 나타내며 그 환자로 부터의 값이 반응변수이고 치료의 수준은 독립변수입니다. 각 처리 조건에 동일한 수의 관측치가 있으므로 균형 설계(balanced design) 가 있습니다. 표본 크기가 설계의 셀 전체에서 같지 않으면 불균형 설계(unbalanced design) 가 있는 것입니다. One-way between-groups ANOVA Treatment CBT EMDR s1 s6 s2 s7 s3 s8 s4 s9 s5 s10 위 표의 통계적 설계는 두개의 수준으로 구성된 요인 1개가 존재합니다. 즉, 분류 변수가 1개이므로 일원 분산 분석(one-way ANOVA) 이라고 합니다. 특히, 그룹 간 일원 분산 분석 입니다. ANOVA 설계의 효과는 주로 F 테스트 를 통해 평가됩니다. 치료