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 Function(함수)의 정의 인수의 전달 가변인수 Asterisk(*) 가변인수의 표시 "*"와 "**"연산자를 사용하여 함수 인수의 unpacking Function(함수) Function(함수)의 정의 함수는 다음 그림과 같이 인자(매개변수)들을 전달하여 결과를 생성할 수 있는 코드들의 그룹입니다. 기본적으로 함수는 파이썬이 자체적으로 가지고 있는 함수인 내장함수 (built-in function)와 각 모듈과 패키지 에 포함된 함수들, 사용자에 의해 생성되는 함수인 사용자 정의함수 (user-defined function)으로 구분합니다. 사용자 정의함수는 키워드 def 로 시작합니다. def 함수이름(매개변수 들): # header 부분 """ docstring""" 본문 함수 작성과정에서 실제 실행에 영향을 주지 않는 간략한 설명을 첨가할 있습니다. 이 부분을 docstring이라하며 세개의 따옴표 내에 첨가합니다. 이 부분은 함수내에 포함되는 주석(comment)이므로 header 아래의 어디에나 위치할 수 있으나 필수적인 부분은 아닙니다. 그러나 함수를 사용하는 다른 사용자들이나 추후에 그 함수의 점검에 있어 유익한 도움이 됩니다. 다음은 두 객체의 각 요소의 덧셈을 실행하는 사용자 정의 함수입니다. def Tot(x, y): # ① """이 함수는 리스트등 두 콜렉션 객체의 각 원소의 합을 계산합니다.""" re=[] # ② for i in range(len(x)): # ③ re.append(x[i]+y[i]) # ④ return re # ⑤ ①: 함수의 헤드 부분으로 헤드의 끝 부분에 콜론(: