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 다항식 회귀 다중 선형회귀(Multiple linear regression) 교호작용을 가진 다중선형회귀 추정치의 시각화 회귀모형의 일반적인 사항과 단순회귀모형의 내용이 선행되어야 합니다. 다항식 회귀 독립변수의 차수를 증가시켜 회귀모델을 생성할 수 있습니다. dataset "women" 30~39세의 여성 15명의 신장과 체중에 대한 자료입니다. 이 자료에서 신장을 설명변수로 하여 체중을 예측합니다. head(women, 3) height weight 1 58 115 2 59 117 3 60 120 fit2 <- lm(weight ~ height + I(height^2), data=women) 위 식은 모델 fit에 height의 제곱 항(I(height^2))을 추가한 것입니다. I() 함수는 괄호 안의 수식을 변형없이 실행합니다. summary(fit2) Call: lm(formula = weight ~ height + I(height^2), data = women) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.50941 -0.29611 -0.00941 0.28615 0.59706 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 261.87818 25.19677 10.393 2.36e-07 *** height -7.34832 0.77769 -9.449 6.58e-07 *** I(height^2) 0.08306 0.00598 13.891 9.32e-09 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual