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 회귀분석(Regression analysis)이란? 단순회귀분석 단순회귀모델 회귀모델에 의한 추정 회귀계수의 추정 최소자승법에 의한 회귀계수 회귀분석(Regression analysis) 회귀분석(Regression analysis)이란? 회귀분석은 변수들간의 관계에 대한 모형을 설정하고 그 모형을 통해 새로운 값을 추정하는 통계적 방법입니다. 그림 1은 일정한 높이(x)에 대응되는 힘(y)에 대한 그래프로서 x가 증가할수록 y가 증가하는 정확한 정비례 관계를 보여줍니다. 이 관계는 일반화되어 있는 물리법칙에 의한 자료를 기반으로 한 것으로 중력이 작용하는 지구내에서 일정한 높이에서 가해지는 힘을 충분히 예측할 수 있습니다. import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(dpi=100) h=range(7) w=40 F=[w*9.8*i for i in h] plt.plot(h, F, "o-") plt.xlabel("Height(m)", size=13, weight="bold") plt.ylabel("Force(N)", size=13, weight="bold") plt.text(2.5, 1500, 'F=Wgh', color="blue", size=13, weight="bold") plt.text(0, -800, r'w:weight (kg), g: Gravity Acceleration($m/sec^2$)', color="blue", size=12) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show() 그림 1. 높이에 따른 힘의 변화. 그림 2는 x가 증가하면서