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
단일 표현(Single expression)의 함수 fun max(a:Int = 3, b:Int = 6):Int{ return if(a>b) a else b } 위 max함수의 본문은return() 문내에 값을 나타내는 단일 표현(single expression)을 전달하는 구조 입니다. 이와같이 단일 표현으로 구성된 함수의 경우 중괄호({ })를 삭제하고 함수에 결과를 직접적으로 할당할 수 있습니다. 즉, 할당연산자(“=”)를 사용하여 본문을 직접 함수의 헤드와 연결하는 방식입니다. fun max1(a:Int = 3, b:Int = 6):Int=if(a>b) a else b max1(10, 12) 12 위의 경우는 결과형을 명시하였지만 컴파일 동안 유추할 수 있으므로 결과형(return type)은 생략할 수 있습니다. fun max1(a:Int = 3, b:Int = 6)=if(a>b) a else b max1(10, 12) 12 그러나 중괄호로 시작되는 본문 내에 return문 존재하는 함수의 경우 결과형(return type)은 반드시 명시하여야 합니다. Infix 함수 두개의 변수 가운데 오는 함수입니다. map이라는 자료구조를 생성할 경우 사용되는 ‘to’역시 infix함수입니다. 이 함수는 다음의 형식으로 직접 정의할 수 있습니다. infix fun 매개변수1자료형.함수이름(매개변수2): 반환형 { 본문 } 두개의 매개변수 중 매개변수1은 ‘this’라는 키워드로 본문에 호출됩니다. 다음은 두 정수의 합을 반환하는 함수입니다. infix fun Int.Total(x: Int): Int { return this+x //this는 매개변수 1을 의미 } 12.Total(3)//dot(.) 연산자 적용 15 12 Total 3 // dot 연산자 없이 적용 15 이 infix 함수의