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
정오각형 그리기 오각형을 그리는 것 역시 정사각형 , 정삼각형 을 그리는 것과 유사한 과정을 거칩니다. 단지 각 꼭지점의 각도만이 다르지요. 그러면 정오각형의 각 모서리의 각도는 어떻게 될까요? 이를 생각하기에 앞서 각 도형의 내각을 먼저 생각해보죠. 우리는 삼각형의 내각의 합을 알고 있습니다. 이를 이용하면 각 도형에서 삼각형이 몇개가 존재하는지를 알아보고 "삼각형의 갯수×180"로 그 도형의 내각의 합을 구할 수 있을 것입니다. 다음 그림을 볼까요? 위 그림의 사각형은 1개의 대각선으로 2개의 삼각형으로 구성됩니다. 오각형의 경우 2개의 대각선으로 3개의 삼각형으로 구성됩니다. 즉, 다음의 관계를 보이지요. 사각형의 내각 : 삼각형 2개 2×180=360 한각의 값 360/4=90 오각형의 내각 : 삼각형 3개 3×180=540 한각의 값 540/5=108 육각형의 내각 : 삼각형 4개 4×180=720 한각의 값 720/6=120 ... 위 그림에서 내각과 외각의 관계를 보면 위 그림의 검은색은 각 모서리의 내각이고 빨간색은 외각을 나타냅니다. 외각은 내각을 이루는 하나의 선을 연장했을 경우 상대되는 각도이라고 했습니다. 그러므로 오각형의 경우 내각 108도에 대한 외각은 72도입니다. 특이할 사항은 사각형이나 오각형이나 외각의 합은 360입니다. 즉, 모든 도형의 외각의 합은 360도입니다. (삼각형의 외각의 합을 구해보세요.) 그러므로 모든 정다각형에서 하나의 외각은 다음과 같이 계산될 수 있겠지요. 360/변수의 수=다각형에서 하나의 외각 위에서 회전을 할 경우 내각이 아닌 외각을 사용해야 함을 알았습니다. 그러므로 오각형을 그리는 계획은 다음과 같이 작성할 수 있겠죠. 1) 지정한 길이만큼 앞으로 이동합니다. 2) 오른쪽 또는 왼쪽으로 72도를 회전합니다. 3) 앞으로 동일한 길이만큼 이동합니다. 4) 오른쪽 또는 왼쪽으로 72도 만큼 이동합니다. 5)1번부터 4번 두변을 그리는 명