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
Nullable 자료형 선언 코틀린에서 선언된 변수는 사용전에 반드시 값이 할당되어야 합니다. 값이 할당되지 않은 변수를 사용하면 오류가 발생됩니다. 코틀린에서는 변수 선언시 값이 없음을 지정하여 이러한 예외를 방지할 수 있습니다. 값이 없는 상태를 null이라고 하며 변수선언시 '?'를 사용하여 선언할 수 있습니다. val 변수명: 자료형? var 변수명: 자료형? 일반적 변수 선언은 null 값을 허용하지 않습니다. var obs="Kotlin" obs=null println(obs) Null can not be a value of a non-null type String var obs1:String?="Kotlin" obs1=null println(obs1) null Safe Call 또는 non-null(!!) 기호사용 null을 허용하는 변수에는 null을 허용하지 않은 속성이나 함수는 사용할 수 없습니다. 사용할 경우 예외(NullPointerException, NPE)를 발생합니다. 다음 코드에서 사용된 속성 .length: 문장열 길이를 반환하는 속성 obs1.length Only safe (?.) or non-null asserted (!!.) calls are allowed on a nullable receiver of type String? 위의 경우 obs1은 null을 허용하는 변수(nullable variable)입니다. 반면에 속성.length는 null이 아닌 문자열 속성입니다. 그러므로 에러가 발생합니다. 이 과정은 전달하는 문자열이 nullable인지 아닌지를 먼저 검사한 후 null이 아니면 속성을 실행하고 아니면 null 값을 반환하도록 할 수 있습니다. 이러한 과정을 safe call 이라고 합니다. println(obs1?.length) null saf