简介
statdists
是一个基于 JavaScript 的统计分布函数库,包含了大量的统计分布函数,可以帮助开发者在前端应用中进行各种统计计算。使用 statdists
包可以快速地进行常用的统计分布计算,例如二项分布、正态分布、泊松分布、Gamma 分布等等。
安装
可以通过 npm 来安装 statdists
包,执行以下命令即可:
--- ------- ---------
然后在代码中引入使用:
----- --------- - ---------------------
使用
引入及查看函数列表
使用 require
引入 statdists
包后,就可以访问它的所有算法了。可以通过 Object.keys()
函数列出所有的算法名称,例如:
------------------------------------ -- -------- -------- --------- ------- ------ --- -
使用示例
下面以 binom
函数为例,说明如何使用 statdists
包来计算二项分布的概率密度函数:
----- --------- - --------------------- ----- ------ - ------------------- ---- --- -- ------------------------- -------------------- -- ------------
API 文档
binom(n, p, k)
计算二项分布的概率密度函数。
参数:
n
:试验次数。p
:每次试验成功的概率。k
:成功的次数。
返回值:
number
:概率密度函数的计算结果。
示例:
----- ----- - --------------------------- ----- ------ - --------- ---- --- -- ------------------------- -------------------- -- ------------
cauchy(x0, gamma)
计算柯西分布的概率密度函数。
参数:
x0
:location 参数。gamma
:scale 参数。
返回值:
number
:概率密度函数的计算结果。
示例:
----- ------ - ---------------------------- ----- ------ - --------- --- -- ----------------------------- -------------------- -- ------------------
gamma(k, theta, x)
计算 Gamma 分布的概率密度函数。
参数:
k
:shape 参数。theta
:scale 参数。x
:横坐标。
返回值:
number
:概率密度函数的计算结果。
示例:
----- ----- - --------------------------- ----- ------ - -------- ---- --- -- ---------------------- ----- -------- -------------------- -- -------------------
总结
使用 statdists
包可以轻松地在前端应用中进行各种统计计算,避免了手动编写算法的繁琐。希望本文对大家有所帮助,能够更好地使用 statdists
包进行前端开发工作。
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