2020/02(330)
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베르누이 확률변수(Bernoulli random variable)
베르누이 확률변수(Bernoulli random variable) · 베르누이 확률 결과를 실수 0 또는 1로 바꾼 것을 말합니다. · 베르누이 확률변수는 두 가지 값 중 하나만 가질 수 있으므로 이산확률변수(discrete random variable)입니다 · 베르누이 확률변수의 표본 값은 보통 정수 1과 0으로 표현하지만 때로는 정수 1과 -1로 표현하는 경우도 있습니다.
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rvs()
rvs() · {scipy.stats} 서브패키지 함수 · 랜덤 표본 생성 (random variable sampling) · 표본값을 무작위로 생성합니다. · 무작위로 표본을 만들때 사용합니다. 인자 설명 size 표본 생성시 생성될 표본의 크기 random_state 표본 생성시 사용되는 시드(seed)값
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누적분포함수
누적분포함수· 누적분포함수(연속형)· 누적분포함수(이산형) 누적분포함수(연속형)연속확률변수 X가 f(x)라는 확률밀도함수를 가질 때, 실수 x에 대하여 구간(-∞, x)에서 확률값을 나타내는 함수입니다. 누적분포함수(이산형)· 이산확률변수 X가 p(x)라는 확률질량함수를 가질때, X가 가질 수 있는 관찰값 x를 누적시켜 해당되는 확률질량함수 값을 더한 형태입니다.· 어떤 확률에 대해, 확률변수가 특정 값보다 작거나 같을 확률입니다.
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수치 연산자 중복
수치 연산자 중복 연산자 중복을 위해 미리 정의된 메서드입니다. 메소드 연산자 __neg__ (self) - __pos__ (self) + __abs__ (self) abs() __invert__ (self) ~ 비트 반전 수치 형 변환 메소드
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확률 밀도 함수(Probability density function)
확률 밀도 함수(Probability density function)· 확률밀도를 함수형태로 나타낸 것입니다.· 확률 밀도 함수는 연속형 데이터의 확률을 표현합니다. 강수량, 키, 몸무게 등의 값이 연속형 데이터에 해당됩니다.· 확률 밀도 함수는 f(x)처럼 소문자 f로 표시합니다.
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pivot()
pivot() · 피봇 테이블을 만들어 줍니다. · 지정된 두 열을 각각 행 인덱스와 열 인덱스로 바꾼 후 행 인덱스의 라벨 값이 첫번째 키의 값과 같고 열 인덱스의 라벨 값이 두번째 키의 값과 같은 데이터를 찾아서 해당 칸에 넣습니다. · 만약 주어진 데이터가 존재하지 않으면 해당 칸에 NaN 값으로 표시됩니다. · 행 인덱스와 열 인덱스는 하나의 데이터를 찾는 키(key)의 역할을 합니다. 즉, 이 값으로 데이터가 유일하게(unique) 결정되어야 합니다. 만약 행 인덱스와 열 인덱스 조건을 만족하는 데이터가 2개 이상인 경우에는 에러가 발생합니다. parameter description index 행 인덱스로 사용할 열 이름 columns 열 인덱스로 사용할 열 이름 values 데이터로 사용할 열..