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
IO Redirection sgoing@sgoing-virtual-machine:~$ ls -l > result.txt # 위 명령은 ls -l 의 결과를 result.txt 파일에 저장하기 위한 것입니다. result.txt의 내용을 출력하기 위해 cat 을 사용합니다. sgoing@sgoing-virtual-machine:~$ cat result.txt 합계 40 drwxr-xr-x 23 sgoing sgoing 4096 10월 11 09:55 anaconda3 -rw-r--r-- 1 sgoing sgoing 0 10월 14 21:20 result.txt ... sgoing@sgoing-virtual-machine:~$ ls -l 합계 44 drwxr-xr-x 23 sgoing sgoing 4096 10월 11 09:55 anaconda3 -rw-r--r-- 1 sgoing sgoing 637 10월 14 21:20 result.txt ... 즉, 위의 과정은 화면에 출력시키는 결과를 파일에 저장시키는 것으로 이러한 과정을 redirection이라고 합니다. 출력의 방향을 바꾸는 것으로 '>' 기호가 redirection을 의미합니다. 내용1 > 내용2 : 내용1을 내용2의 입력으로 받아 리다이렉션시킵니다. 즉, 파일로 저장합니다. 내용1 < 내용2 : 내용2를 내용1의 입력으로 받는 경우 입니다. 명령: ls -l 위에서 ls 는 프로그램 또는 프로세스이고 -l은 그 프로그램의 인수로 위의 그림의 command line argument에 해당합니다. 이 프로그램을 실행하면 결과가 모니터에 출력 됩니다. 이 정상적인 결과를 standard output이라고 하며 이 결과를 파일과 같이 다른 방향으로 출력시키기 위한 것을 redirection입니다. 즉, 위의 명령 ls -l > result.txt 명령은 부등호 앞에 1이라는 수가 생략된