npm 包 js-stats 使用教程

在前端开发中，我们经常需要对数据进行处理和统计分析。js-stats 是一个针对 JavaScript 数值数组的统计计算库，它提供了常用的统计算法和函数，能够帮助我们方便地进行数据分析和处理。本文将介绍如何使用 npm 包管理器来安装和使用 js-stats 库。

安装

使用 npm 包管理器安装 js-stats 库非常简单，只需要在命令行中输入：

npm install js-stats

即可自动下载并安装 js-stats 库。安装完成后，我们可以在项目中通过以下语句引入 js-stats 库：

const Stats = require('js-stats');

使用

js-stats 库主要提供了以下功能：

• 数组基本操作：最大值、最小值、均值、标准差、中位数、众数等
• 数据分布统计：频数、频率、百分位数等
• 假设检验：单样本检验、双样本检验等
• 相关性分析：协方差、相关系数等
• 回归分析：最小二乘法、线性回归等

下面我们将分别介绍这些功能的使用方法。

数组基本操作

js-stats 库提供了丰富的数组基本操作函数。比如，我们可以很方便地求取一个数组的最大值、最小值、均值、标准差、中位数和众数：

const data = [1, 2, 3, 4, 5];
const max = Stats.max(data);             // 5
const min = Stats.min(data);             // 1
const mean = Stats.mean(data);           // 3
const stdev = Stats.stdev(data);         // 1.5811388300841898
const median = Stats.median(data);       // 3
const mode = Stats.mode(data);           // null

需要注意的是，在上面的例子中，我们使用了 Stats 对象中的各个函数来操作数组数据。

当运行 Stats.mode(data) 函数时，由于数组 data 中没有众数，因此函数会返回一个空值 null。

数据分布统计

js-stats 库还提供了许多统计分布函数，可用于计算数据的频数、频率、百分位数等。

const data = [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 5];
const count = Stats.freqCount(data);             // { '1': 2, '2': 1, '3': 3, '4': 1, '5': 1 }
const frequency = Stats.freqPercent(data);       // { '1': 0.25, '2': 0.125, '3': 0.375, '4': 0.125, '5': 0.125 }
const percentile = Stats.percentile(data, 25);   // 2

在上面的例子中，Stats.freqCount(data) 函数返回了数据 data 中每个数值出现的频数，函数 Stats.freqPercent(data) 则返回了数据 data 中每个数值出现的频率。函数 Stats.percentile(data, 25) 计算了数据 data 中的 25% 百分位数，即返回数据中第一个大于等于 25% 的数值。

假设检验

假设检验在数据分析中非常重要，用于检验样本数据是否来自某个分布或者是否存在显著性差异等。

js-stats 库提供了单样本检验、双样本检验等假设检验函数。

const data = [10, 9, 11, 10, 11, 8, 12, 13, 11, 10];
const result = Stats.tTestOneSample(data, 10);                // { tStat: 0.0, df: 9, pValue: 1 }

在上面的例子中，我们使用了 Stats.tTestOneSample(data, 10) 函数进行单样本 t 检验，其中 data 是待检验的数据样本，10 是指定的测试值。函数返回值是一个对象，包含了 t 统计值、自由度和 p 值等信息。

相关性分析

相对分析可用于描述变量之间的关系，包括协方差和相关系数等。

const dataX = [2, 3, 4, 5, 6];
const dataY = [3, 4, 5, 6, 7];
const covariance = Stats.sampleCovariance(dataX, dataY);     // 2.5
const correlation = Stats.sampleCorrelation(dataX, dataY);   // 1

在上面的例子中，我们使用了 Stats.sampleCovariance(dataX, dataY) 函数来计算两个数据序列 dataX 和 dataY 的样本协方差。函数 Stats.sampleCorrelation(dataX, dataY) 计算数据序列 dataX 和 dataY 的样本相关系数。

回归分析

回归分析是一种常用的数据分析手段，常用于描述两个变量之间的关系。

js-stats 库提供了最小二乘法和线性回归等函数。下面是一个最小二乘法的使用示例：

const dataX = [2, 3, 4, 5, 6];
const dataY = [3, 4, 5, 6, 7];
const regression = Stats.linearRegression(dataX, dataY);            // { slope: 1, intercept: 2 }
const fitY = dataX.map(x => regression.slope * x + regression.intercept);

在上面的例子中，我们通过 Stats.linearRegression(dataX, dataY) 函数令数据序列 dataX 和 dataY 进行线性回归分析。Stats.linearRegression(dataX, dataY) 函数返回值是一个对象，包含了直线斜率和截距等信息。接着，我们使用直线方程求取最小二乘法拟合得到的新数据，将其赋值给 fitY。

总结

js-stats 库是一个非常实用的开源库，它为数据分析和处理提供了强大而且易用的工具。本文介绍了如何通过 npm 包管理器来安装和使用 js-stats 库，以及详细地介绍了其各种功能的使用方法。这些功能对于前端开发者进行数据分析和处理非常有帮助，可以减少很多重复工作和提高代码效率。

来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/60055ac481e8991b448d85d1