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 정적분으로 면적 계산 극좌표에서의 면적 적분에 의한 부피 계산 정적분(Definite Integral) 정적분으로 면적 계산 곡선에 대한 적분 계산으로 면적을 계산할 수 있습니다. 그림 1은 식이 알려진 곡선으로 그 곡선 AB하의 PQNM의 면적을 계산해 봅니다. 그림 1. 곡선의 면적. 그림 1의 지정된 영역 PQNM의 면적은 그 구간 내에 포함된 매우 작은 부분들의 면적을 계산하여 모두 합하는 방식으로 계산될 수 있습니다. 그림 2는 밑면 dx, 높이 dy로서 영역 PQNM 내에 포함된 작은 부분을 나타낸 것으로 각 면적의 합이 지정된 영역의 총 면적이 됩니다. 그림 2. 영역의 부분에 대한 단면적. 위 그림의 면적을 평균 높이 y, 밑면의 길이 dx로 하는 사각형으로 계산할 수 있을까요? 평균 높이를 사용하므로 그림의 윗부분에서 존재하는 부분과 존재하지 않는 부분을 대칭 관계로 고려하면 그 면적을 dx·y로 간주할 수 있습니다. 더구나 dx를 매우 작게 감소시킨다면 대칭 관계로 가정한 부분에서 발생하는 오차가 매우 작아지기 때문에 실제 면적에 더욱 근접할 것입니다. 이 작은 부분의 1개의 면적을 dS로 한다면 다음과 같이 나타낼 수 있습니다. dS = y·dx 주어진 영역의 총면적은 식 1과 같이 부분 면적의 합으로 표현할 수 있습니다. $$\begin{equation}\tag{1} \text{총면적}\; S = \int dS = \int y\,dx \end{equation}$$ 그러므로 x로 구성된 y의 함수를 안다면 적분에 의해 위 계산을 실행할 수 있습니다. 예를 들어 지정된 영역의 곡선의 함수가 y = b + ax 2 라면 이 함수의 적분으로 총 면적을 계산할 수 있습니다. from sympy import * a, b, x=symbols("a, b, x") y=b+a*x**2 inty=integrate(y, x) inty $\quad \color{navy}{\frac{a x