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scipy.stats 파이썬의 모듈 scipy.stats는 이산변수와 연속변수에 대한 거의 모든 확률분포를 나타낼 수 있는 질량(밀도)함수, 누적함수, 기본통계량, 모멘트 등의 함수들을 제공합니다. 표 1는 scipy.stats 모듈에서 제공하는 확률분포와 각 클래스 명칭을 나타낸 것입니다. 표 1 확률분포 클래스 종류 클래스 이름 확률분포 이산 bernoulli 베르누이분포 binom 이항 분포 연속 uniform 균일 분포 norm 가우시안 정규 분포 beta 베타 분포 gamma 감마 분포 t 스튜던트 t 분포 chi2 카이 제곱 분포 f F 분포 dirichlet 디리클리 분포 multivariate_normal 다변수 가우시안 정규 분포 표 1의 각 클래스는 분포의 다양한 통계량들을 계산하기 위한 메서드들을 포함합니다(표 2). 또한 확률 분포의 객체를 생성하기 위해 전달할 모수(parameter)는 표 3과 같습니다. 메서드마다 요구되는 모수가 다르므로 scipy.stats의 각 분포의 설명을 참조합니다. 예를 들어 정규분포의 경우는 scipy.stats.norm 참조합니다. 표 2 분포 클래스의 메소드 메서드 기능 rvs 분포에 부합하는 랜덤 샘플 생성 (random variable sampling) pmf 확률 질량 함수 (probability mass function) pdf 확률 밀도 함수 (probability density function) logpmf, logpdf 로그확률 밀도 함수 cdf 누적 분포 함수 (cumulative distribution function) logcdf 누적분포함수의 로그화 값 sf 생존함수(survial function)=1-cdf ppf 누적확률에 해당하는 값을 반환 isf 생존함수의 역수 moment ...

내용 기술통계(descriptive statistics) 그룹화에 의한 기술통계 패키지 함수 적용 기본통계 기술통계(descriptive statistics) mtcars vars mpg hp wt Mazda RX4 21.0 110 2.620 Mazda RX4 Wag 21.0 110 2.875 Datsun 710 22.8 93 2.320 Hornet 4 Drive 21.4 110 3.215 Hornet Sportabout 18.7 175 3.440 Valiant 18.1 105 3.460 summary(mt1)#요약통계량을 반환 mpg hp wt Min. :10.40 Min. : 52.0 Min. :1.513 1st Qu.:15.43 1st Qu.: 96.5 1st Qu.:2.581 Median :19.20 Median :123.0 Median :3.325 Mean :20.09 Mean :146.7 Mean :3.217 3rd Qu.:22.80 3rd Qu.:180.0 3rd Qu.:3.610 Max. :33.90 Max. :335.0 Max. :5.424 apply(객체, 1 or 2, FUN)는 객체의 행 또는 열에 함수를 적용합니다. 1: row, 2:column sapply(객체, FUN)는 객체의 각 열에 함수를 적용합니다. 위 함수에서 객체의 결측치를 제외하기 위해 함수에 인자 na.omit=True를 첨가합니다. 위 함수들의 인수중 FUN에 사용되는 전형적인 함수들은 다음과 같습니다. mean, sd, var, min,max, median, length, range, quantile fivenum() 은 Turkey의 5가지 요약...