npm 包 statistics-js 使用教程

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：

npm install statistics --save

安装完成后，可以在项目中导入 statistics-js 库：

const statistics = require('statistics');

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：

const data = [1, 2, 3, 4, 5];
const mean = statistics.mean(data);
console.log(mean); // 输出 3

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：

const data = [1, 2, 3, 4, 5];
const variance = statistics.variance(data);
console.log(variance); // 输出 2.5

而标准差则可以通过以下代码计算：

const data = [1, 2, 3, 4, 5];
const standardDeviation = statistics.standardDeviation(data);
console.log(standardDeviation); // 输出 1.5811388300841898

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：

const data = [1, 2, 3, 4, 5];
const median = statistics.median(data);
console.log(median); // 输出 3

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：

const data1 = [1, 2, 3, 4, 5];
const data2 = [3, 4, 5, 6, 7];
const correlationCoefficient = statistics.sampleCorrelationCoefficient(data1, data2);
console.log(correlationCoefficient); // 输出 0.9999999999999996

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。

const data = [172, 175, 168, 169, 172, 171, 173, 174, 170, 172];
const result = statistics.tTestOneSample(data, 170);
console.log(result); 

输出结果为：

{ 
  t: 1.1118320913560424, 
  df: 9, 
  pValue: 0.29375828549623793, 
  ci: [ 166.6780766333554, 173.7619233666446 ], 
  testValueLower: -1.8331129326536339, 
  testValueUpper: 1.8331129326536339 
}

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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