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 유리식 유리식의 곱셈과 나눗셈 유리식의 덧셈과 뺄셈 유리식 (rational expression) 유리식 유리식은 다음과 같이 분자와 (또는) 분모가 다항식인 분수로 표현됩니다. $$\frac{6}{x-1},\; \frac{21x^2+14x+7}{7}, \; \frac{x^4+3x^3+6}{2x^2+4x+5}$$ 위의 예중 두번째 식은 다음과 같이 공통 인수를 정리함으로서 간단히 나타낼 수 있습니다. $$\frac{3x^2+2x+1}{1}=3x^2+2x+1$$ 위와 같이 분모가 1인 경우 역시 유리식으로 인식할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. 유리식은 다항식의 인수분해 에 의해 간단한 항으로 정리할 수 있습니다. 분수(유리식)의 분자와 분모는 각각 sympy 모듈 함수 numer(), dnom() 으로 분리하여 나타낼 수 있습니다. 또한 인수분해는 sympy의 factor() 함수로 계산할 수 있습니다.) 예) 다음의 유리식을 간단하게 정리하여 봅니다. 1)$\displaystyle \frac{x^2-2x-8}{x^2-9x+20}$ from sympy import * x=symbols('x') eq=(x**2-2*x-8)/(x**2-9*x+20) den=denom(eq) #분모 den $\quad \color{navy}{x^{2} - 9 x + 20}$ factor(den) $\quad \color{navy}{\left(x - 5\right) \left(x - 4\right)}$ nu=numer(eq) #분자 nu $\quad \color{navy}{x^{2} - 2 x - 8}$ factor(nu) $\quad \color{navy}{\left(x - 4\right) \left(x + 2\right)}$ 분자와 분모에서 공통적인 부분인 (x-4)를 소거하면 다음과 같이 정리됩니다. $$\frac{x+2}{x-5}$$ factor(nu/den) $\quad \color{na