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
Axes and Text R에서 plot() 함수의 기본 형은 다음과 같습니다. plot(x, y, main="제목", sub="하위제목", xlab=" ", ylab=" ", xlim=c(최소, 최대), ylim=c(최소, 최대), xlab, ylab, col.lab=축이름의 색, cex.lab=0.75) 위 함수의 매개변수 중 xlab. ylab은 축이름이고 xlim, ylim은 x, y 축의 범위를 나타냅니다. cex.lab은 축이름의 크기를 지정합니다. 위 함수에서 재목은 title() 함수를 사용하여 별도로 나타낼 수 있습니다. title(main="제목", col.main=제목의 색, sub="하위제목", col.sub="하위제목의 색") 그래프에 text를 첨가하기 위해 text()와 mtext()를 사용할 수 있습니다. text(): 그래프 내에 문구를 첨가할 경우 사용합니다. text(위치1, "삽입문구", 위치2, ...) mtext(): 그래프 외부에 위치시킬 경우 사용합니다. mtext("삽입할 문구", side,...) 위치1 - x, y 축의 값을 지정하여 해당하는 좌표를 시작으로 문구가 삽입됩니다. side(위치2) - 그래프 내 또는 외부에 위치를 지정합니다. 위치2 = 1, 2, 3, 4로 지정되면 각각은 below, left, above, right 이외에 cex, col, font를 지정할 수 있는데 각각은 크기, 색, 폰트 스타일을 지정할 수 있습니다. 축 설정 axis() 함수를 사용하여 축을 별도로 설정할 수 있습니다. axis(위치2, at=, labels=, pos=, lty=, col=, las=, tck=,...) at: 지
