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 정적메서드(Static mathod) 클래스 메서드(Class method) 정적메서드(Static mathod)와 클래스메서드(Class method) 정적메서드(Static mathod) 일반적으로 클래스는 생성자(constructor) __init__() 메소드를 통해 인수(들)을 전달합니다. 클래스 내부의 함수, 즉 메서드는 기본적으로 그 인수(들)을 사용합니다. 이러한 메서드를 사용하기 위해서는 인스턴스에 의해 호출되어야 하므로 인스턴스 메서드(instance method) 라고 합니다. class TwoSum: '''두수의 합''' def __init__(self, a, b): self.a=a self.b=b def tot(self): return self.a+self.b TwoSum(2, 3).tot() 5 위 클래스의 경우 __init__()를 통해 전달받은 인자 a, b를 정의하는 인스턴스 TwoSum(2, 3)를 생성한 후에 메서드 tot()를 호출하여 사용합니다. 물론 다음과 같이 __init__() 사용없이 메서드에 직접적으로 인수를 전달 할 수 있습니다. 이 경우 메서드 tot의 첫 인수 'self'는 class 자체를 나타내는 것으로서 상속받은 다른 클래스와 그 인수에 할당된 속성이나 변수가 없는 상태 즉, None입니다. class TwoSum2: '''두수의 합''' def tot(self, a, b): self.a=a self.b=b return self.a+self.b TwoSum2().tot(2,3) 5 위 클래스의 경우 메서드 tot에서 전달받은 인수를 'self'에 할당하는 과정을 생략할 수 있습니다. class TwoSum3: