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：
npm install statdists
然后在代码中引入使用：
const statdists = require('statdists');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：
console.log(Object.keys(statdists)); // ["beta", "binom", "cauchy", "chi2", "exp", ... ]
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：
const statdists = require('statdists');
const result = statdists.binom(10, 0.3, 4); // n=10,p=0.3,k=4的二项分布概率密度函数
console.log(result); // 0.2001211117API 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：
const binom = require('statdists').binom;
const result = binom(10, 0.3, 4); // n=10,p=0.3,k=4的二项分布概率密度函数
console.log(result); // 0.2001211117cauchy(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：
const cauchy = require('statdists').cauchy;
const result = cauchy(0, 1); // location=0,scale=1的柯西分布概率密度函数
console.log(result); // 0.3183098861837907gamma(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：
const gamma = require('statdists').gamma;
const result = gamma(3, 0.5, 2); // shape=3,scale=0.5,x=2的 Gamma 分布概率密度函数
console.log(result); // 0.07978845608028654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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