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
한국 금융자료와 외국 자료의 합병 시계열 자료는 날짜등의 시간에 따라 생산되는 자료입니다. 대표적으로 일일 주가자료는 거래일 기준으로 자료가 생산됩니다. 별도의 자료를 합치는 경우 시간이 이질적이라면 합쳐진 자료에 결측치가 포함됩니다. 이 경우 결측치를 조절하는 방법을 알아봅니다. 한국의 코스피와 환율, 외국의 지수 자료를 합쳐봅니다. import numpy as np import pandas as pd import FinanceDataReader as fdr 지수명 코스피 환율 다우 나스탁 필라델피아반도체 변동성(미국) 코드명 KS11 USD/KRW DJI IXIC SOXX VIX 코스피 지수의 모든 변수(Open, High, Low, Close, Volume, Change)와 다른 지수들의 종가(Close)를 호출하였습니다. 이 호출은 FinanceDataReader 패키지의 DataReader() 함수를 적용하였습니다. st=pd.Timestamp(2010,3, 1) et=pd.Timestamp(2022, 6, 4) nme={'exchg':'USD/KRW','dj':"DJI",'nasd':'IXIC','soxx':"SOXX", 'vix':'VIX'} kos=fdr.DataReader('KS11', st, et) stock={} for i, j in zip(nme.keys(), nme.values()): stock[i]=fdr.DataReader(j, st, et)['Close'] stock=pd.DataFrame(stock.values(), index=stock.keys()).T kos.tail(3) Close Open High Low Volume Change Date 2022-05-31 2