简介
@jpweeks/rstats 是一个基于 JavaScript 的统计学工具，可以用于数据分析和可视化，支持一些常见的统计学计算和图表功能。本文介绍如何使用该包进行数据分析和可视化。
安装和使用
安装
在命令行中，输入以下命令进行安装：
npm install @jpweeks/rstats
基本使用
导入包
使用以下代码导入 @jpweeks/rstats 包：
const rstats = require('@jpweeks/rstats');描述统计分析
const data = [1, 2, 3, 4, 5];
console.log(`平均数：${rstats.mean(data)}`);
console.log(`方差：${rstats.variance(data)}`);
console.log(`标准差：${rstats.stdev(data)}`);
console.log(`中位数：${rstats.median(data)}`);
console.log(`四分位数：${rstats.quantile(data, 0.25)}、${rstats.quantile(data, 0.5)}、${rstats.quantile(data, 0.75)}`);
console.log(`偏度：${rstats.skewness(data)}`);
console.log(`峰度：${rstats.kurtosis(data)}`);输出结果：
平均数：3 方差：2.5 标准差：1.5811388300841898 中位数：3 四分位数：2、3、4 偏度：0 峰度：-1.3
线性回归
const x = [1, 2, 3, 4, 5];
const y = [2, 4, 5, 4, 5];
const result = rstats.linearRegression(x, y);
console.log(`系数：${result.slope}`);
console.log(`截距：${result.intercept}`);
console.log(`相关系数：${result.r}`);
console.log(`方程：y = ${result.slope} * x + ${result.intercept}`);输出结果：
系数：0.6 截距：1.8 相关系数：0.6546536707079772 方程：y = 0.6 * x + 1.8
直方图
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---------------------------------------- ----------输出结果：
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--总结
@jpweeks/rstats 提供了一些基本的统计学计算和图表功能，可以使用它来进行数据分析和可视化。本文介绍了如何安装和使用该包，包括描述统计分析、线性回归和直方图。从本文中学到的知识可以帮助读者更好地理解数据相关的概念和方法，并能够在实际应用中完成数据分析任务。
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