npm 包 statistics-js 使用教程

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在前端开发中,我们经常需要对数据进行统计分析,并通过可视化图表展示结果。而使用 JavaScript 的统计分析库可以方便地完成这些任务,其中一个值得推荐的库是 statistics-js。

本文将介绍如何使用 statistics-js 进行基本的统计分析,包括:

  • 安装和导入 statistics-js 库
  • 计算常用的统计量
  • 进行基本的假设检验

通过本文的学习,读者可以更好地了解前端开发中的统计分析工具,并能在实际项目中使用 statistics-js 进行简单的数据处理。

安装和导入 statistics-js 库

statistics-js 是基于 Node.js 和 npm 的库,所以首先需要安装 Node.js 和 npm。安装完成后,可以通过以下命令在项目中安装 statistics-js:

--- ------- ---------- ------

安装完成后,可以在项目中导入 statistics-js 库:

----- ---------- - ----------------------

计算常用的统计量

在统计学中,有一些常用的统计量被广泛地使用,比如均值、方差、标准差等等。使用 statistics-js 可以方便地计算这些统计量。以下是一些常用统计量的计算方法。

均值

均值(mean)是一组数据的平均数,可以通过以下代码计算:

----- ---- - --- -- -- -- ---
----- ---- - ----------------------
------------------ -- -- -

方差和标准差

方差(variance)和标准差(standard deviation)是用来衡量数据分布的离散程度的指标。方差可以通过以下代码计算:

----- ---- - --- -- -- -- ---
----- -------- - --------------------------
---------------------- -- -- ---

而标准差则可以通过以下代码计算:

----- ---- - --- -- -- -- ---
----- ----------------- - -----------------------------------
------------------------------- -- -- ------------------

中位数

中位数(median)是一组数据中的中间值,可以通过以下代码计算:

----- ---- - --- -- -- -- ---
----- ------ - ------------------------
-------------------- -- -- -

相关系数

相关系数(correlation coefficient)用于衡量两个变量之间的关联程度,可以通过以下代码计算:

----- ----- - --- -- -- -- ---
----- ----- - --- -- -- -- ---
----- ---------------------- - ---------------------------------------------- -------
------------------------------------ -- -- ------------------

进行基本的假设检验

除了计算常用的统计量之外,我们还可以使用 statistics-js 进行基本的假设检验。这里以单样本 t 检验为例,介绍假设检验的基本流程。

单样本 t 检验

单样本 t 检验(one-sample t test)用于检验一个样本的平均值是否等于某个已知值。假设我们有一个样本,其中包含了 10 个人的身高数据,我们想要检验这个样本的身高平均值是否等于 170。这时,我们可以使用单样本 t 检验来进行假设检验。

----- ---- - ----- ---- ---- ---- ---- ---- ---- ---- ---- -----
----- ------ - ------------------------------- -----
-------------------- 

输出结果为:

- 
  -- ------------------- 
  --- -- 
  ------- -------------------- 
  --- - ------------------ ----------------- -- 
  --------------- -------------------- 
  --------------- ------------------ 
-

其中 t 表示检验统计量,df 表示自由度,pValue 表示假设检验的 p 值,ci 表示置信区间,testValueLower 和 testValueUpper 表示双侧检验的拒绝域界限。

通过结果分析可知,这个样本的身高平均值与 170 差别不显著。

总结

本文介绍了如何使用 npm 包 statistics-js 进行简单的前端数据统计分析。通过安装和导入 statistics-js 库,可以方便地计算常用的统计量,同时进行基本的假设检验。通过本文的学习,读者可以更好地了解前端开发中的统计分析工具,并能在实际项目中使用 statistics-js 进行简单的数据处理。

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