npm 包 correlation-coefficient-r 使用教程

简介

在前端开发中，我们常常需要对数据进行分析，而相关系数是一种常用的分析方式之一。npm 包 correlation-coefficient-r 便提供了计算相关系数的功能，本文将详细介绍如何使用该 npm 包。

安装

使用 npm 安装：

npm install correlation-coefficient-r --save

用法

导入

const CorrelationCoefficient = require('correlation-coefficient-r');

计算相关系数

correlation-coefficient-r 提供了两种计算相关系数的方法：

pearson 方法

let data1 = [1, 2, 3, 4, 5];
let data2 = [2, 4, 6, 8, 10];
let result = CorrelationCoefficient.pearson(data1, data2);
console.log(result);
// Output: 1

spearman 方法

let data1 = [1, 2, 3, 4, 5];
let data2 = [2, 4, 6, 8, 10];
let result = CorrelationCoefficient.spearman(data1, data2);
console.log(result);
// Output: 1

参数说明

• data1：数组类型，表示第一个数据集合。
• data2：数组类型，表示第二个数据集合。

返回值说明

两个方法的返回值均为计算出的相关系数，取值范围为 -1 到 1 之间。取值为 1 则表示两个数据集合存在完全正相关关系；取值为 -1 则表示两个数据集合存在完全负相关关系；取值接近于 0 则表示两个数据集合不相关。

示例

以下为一个示例代码：

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

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

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

总结

本文介绍了 npm 包 correlation-coefficient-r 的使用方法，并给出了详细的示例代码。掌握了这个 npm 包，我们可以轻松地在前端开发中计算相关系数，为数据分析提供了便利。

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