odo-statistics 是一个面向前端的 npm 包,提供了常用的统计学算法实现,包括概率分布、假设检验、变量之间的关系分析等。该包支持多种数据类型,如数值、字符串、日期等。在数据分析和挖掘方面,odo-statistics 可以帮忙快速完成模型的构建和结果的分析,提升开发效率和数据准确性。
安装和使用
使用 npm 命令安装 odo-statistics:
npm install odo-statistics
在代码中引入 odo-statistics:
const stats = require('odo-statistics');
接下来,我们将介绍该包的常用方法和使用示例。
常用方法
stats.mean(arr)
: 计算数组中的平均值。stats.median(arr)
: 计算数组中的中位数。stats.mode(arr)
: 计算数组中的众数。stats.variance(arr)
: 计算数组的方差。stats.standardDeviation(arr)
: 计算数组的标准差。stats.covariance(arr1, arr2)
: 计算数组 arr1 和 arr2 之间的协方差。stats.correlationCoefficient(arr1, arr2)
: 计算数组 arr1 和 arr2 之间的相关系数。stats.tTest(arr, mu)
: 对数组进行单样本 t 检验。stats.pTest(arr1, arr2, equalVariance)
: 对数组 arr1 和 arr2 进行配对 t 检验或 Welch t 检验。stats.chiSquaredGoodnessOfFit(arr, expected)
: 对数组的分布与期望分布进行卡方拟合检验。stats.chiSquaredTestOfIndependence(observed)
: 对二维数组的行变量和列变量之间的关系进行卡方独立性检验。stats.pearsonCorrelation(arr1, arr2)
: 计算数组 arr1 和 arr2 之间的皮尔逊相关系数。stats.spearmanRankCorrelation(arr1, arr2)
: 计算数组 arr1 和 arr2 之间的斯皮尔曼相关系数。
使用示例
计算平均数和中位数
const arr = [1, 2, 3, 4, 5]; console.log(stats.mean(arr)); // 3 console.log(stats.median(arr)); // 3
计算众数和方差
const arr = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 5]; console.log(stats.mode(arr)); // 2 console.log(stats.variance(arr)); // 2
计算皮尔逊相关系数
const arr1 = [1, 2, 3, 4, 5]; const arr2 = [2, 3, 4, 5, 6]; console.log(stats.pearsonCorrelation(arr1, arr2)); // 1
进行独立性检验
const observed = [[10, 20, 30], [20, 30, 50]]; console.log(stats.chiSquaredTestOfIndependence(observed)); // { chiSquareStatistic: 0.3571428571428571, degFreedom: 2 }
总结
通过本文的介绍,我们了解了 odo-statistics 的基本使用方法和常用功能。对于前端工程师而言,odo-statistics 的出现大大提高了数据分析和挖掘的效率和准确性,能够帮助我们更好地完成数据处理、模型构建和结果分析等工作。因此,oca-statistics 在前端开发中应用广泛,值得使用和推广。
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