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 1차와 2차 미분 계수와 극값 극대와 극소의 결정 곡선으로부터 계산되는 $\displaystyle \frac{dy}{dx}$는 곡선의 기울기를 의미합니다. 기울기를 다시 한번 더 미분한 결과 $\displaystyle \frac{d^2y}{dx^2}$는 그 기울기의 단위 길이 당 변화하는 비율(rate) 을 의미합니다. 간단히 말해서 경사의 곡률(curvature) 을 측정 한 것입니다. import numpy as np import pandas as pd from sympy import * import matplotlib.pyplot as plt 그림 1의 (a)는 직선과 (b)는 곡선을 나타낸 것입니다. plt.figure(dpi=60) x=np.linspace(-1, 5, 100) y1=x+1 y2=x**2+1 plt.plot(x, y1, label="(a)") plt.plot(x, y2, label="(b)") plt.xlabel('x', size=12, weight="bold") plt.ylabel('y', size=12, weight="bold") plt.legend(loc="best", prop={"weight":"bold"}) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() 그림 1. (a)$\displaystyle \frac{d^2y}{dx^2}=0$, (b)$\displaystyle \frac{d^2y}{dx^2}>0$. plt.figure(dpi=60) x=np.linspace(-1, 5, 100) y1=x+1 y2=x**2+1 plt.plot(x, y1, label="(a)") plt.plot(x, y2, label="(b)") plt.xlabel('x', size=1