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 반복문 for 문 while 문 조건문 if ~ else ifelse switch 사용자 정의 함수(user-written function) 제어구문(Control flow)과 사용자정의함수 일반적으로 R 프로그램의 명령문은 프로그램의 상단에서 하단으로 순차적으로 실행됩니다. 그러나 특정 조건이 충족되는 경우에만 다른 명령문을 실행하면서 일부 명령문을 반복적으로 실행할 수 있습니다. 이것이 제어 흐름 구조가 들어오는 곳입니다. 이 제어흐름은 조건을 판단하기 위한 조건문과 유사한 명령을 반복적으로 실행할 수 있는 반복문이 있습니다. R에서 명령을 전달하는 구문을 크게 구분하면 다음과 같습니다. statement: 단일 문과 복합문이 있습니다. 여러 문들을 같이 입력하는 복합문의 경우 중간괄호('{ }')로 묶여있거나 세미콜론(';')으로 구분합니다. cond: true 또는 false로 확인되는 표현식(expression)입니다. expr: 숫자 또는 문자열로 평가되는 명령문입니다. seq: 일련의 숫자 또는 문자열입니다. 반복문 유사한 명령을 반복하는 문으로 for문과 while 문을 사용합니다. for 문 for (변수 in seq) statement seq에 포함된 모든 요소들을 사용할 때까지 statement가 지속됩니다. for (i in 1:5) print(i) [1] 1 [1] 2 [1] 3 [1] 4 [1] 5 while 문 while (cond) statement cond 즉, 조건이 FALSE가 될 때까지 statement가 지속됩니다. i<-0 while(i < 5) { print(i) i<-i+1 } [1] 0 [1] 1 [1] 2 [1] 3 [1] 4 이러한 반복문은 apply 계열의 함수들로 대체할 수 있으며 규모가 큰 데이터의 경우 ap