npm 包 @first-lego-league/ms-correlation 使用教程

在前端开发中，我们经常需要对数据进行相关性分析。而 @first-lego-league/ms-correlation 是一个可以计算相关系数的 npm 包，它可以让我们更加方便地进行相关性分析。

安装

使用 npm 进行安装：

npm install @first-lego-league/ms-correlation

使用

计算 Pearson 相关系数

Pearson 相关系数是最常用的相关系数之一。@first-lego-league/ms-correlation 内置了可以计算 Pearson 相关系数的函数 pearson。

const { pearson } = require("@first-lego-league/ms-correlation");

const x = [1, 2, 3, 4, 5];
const y = [6, 7, 8, 9, 10];

console.log(pearson(x, y)); // 1

计算 Spearman 相关系数

Spearman 相关系数是一种非参数相关系数，它不要求数据服从正态分布。@first-lego-league/ms-correlation 内置了可以计算 Spearman 相关系数的函数 spearman。

const { spearman } = require("@first-lego-league/ms-correlation");

const x = [1, 2, 3, 4, 5];
const y = [6, 5, 4, 3, 2];

console.log(spearman(x, y)); // -1

计算 Kendall 相关系数

Kendall 相关系数也是一种非参数相关系数。@first-lego-league/ms-correlation 内置了可以计算 Kendall 相关系数的函数 kendall。

const { kendall } = require("@first-lego-league/ms-correlation");

const x = [1, 3, 2, 4, 5];
const y = [3, 1, 2, 5, 4];

console.log(kendall(x, y)); // 0.2

总结

@first-lego-league/ms-correlation 是一个可以计算相关系数的 npm 包，它支持 Pearson、Spearman 和 Kendall 相关系数的计算。这个包的使用非常简单，只需要按照示例代码即可轻松上手。在日常的前端开发中，我们常常需要进行相关性分析，使用 @first-lego-league/ms-correlation 可以使我们更加方便地完成相关性分析任务。

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