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
Factor 변수는 명목형(nominal), 순서형(ordinal) 또는 연속형(continumous)으로 설명할 수 있습니다. 명목 변수는 암시적 순서 없이 범주형입니다. 당뇨병(Type1, Type2)은 명목 변수의 예입니다. 데이터에서 Type1이 1로 코딩되고 Type2가 2로 코딩되더라도 순서를 의미하지 않습니다. 순서 변수는 순서를 의미하지만 양은 의미하지 않습니다. 상태(나쁨, 개선됨, 우수함)는 각각의 순서를 지정할 수 있지만 그 순서간의 차이는 명확하지 않습니다. 연속 변수는 특정 범위 내에서 임의의 값을 취할 수 있으며 순서와 양이 모두 암시됩니다. 연령(년)은 연속 변수이며 14.5 또는 22.8 및 그 사이의 값들을 사용할 수 있습니다. 15세인 사람이 14세인 사람보다 한 살 많다는 것을 알고 있습니다. R의 범주형 및 순서형 변수를 요인(factor)이라고 합니다. 요인은 데이터를 시각적으로 분석하고 표시하는 방법을 결정하기 때문에 R에서 중요하며 R의 factor() 함수는 범주형(순서형을 포함) 값을 [1... k] 범위의 정수 벡터로 저장하고(여기서 k는 명목 변수의 고유값 수) 문자열의 내부 벡터(원래 값) 이 정수에 매핑됩니다. 다음 벡터 diabetes는 두 개의 범주로 목록화 할 수 있습니다. 이렇게 데이터의 고유값들을 수준(level)이라고 합니다. factor()함수는 벡터의 값들과 level을 함께 반환합니다. diabetes<-c('type1', 'type2', 'type1', 'type1') diafact<-factor(diabetes); diafact [1] type1 type2 type1 type1 Levels: type1 type2 순서형 변수의 경우 인자 ordered=TRUE 를 첨가하여 각 목록의 순서를 지정합니다. 이 경우 순서는 기본적으로 알파벳 순으로 지정됩니다. 예를 들어 다음의 경우 excellent=1, improve