statistics.js 使用教程

statistics.js 使用教程

项目介绍

statistics.js 是一个用于统计分析的 JavaScript 库，旨在提供简单易用的统计功能，适用于数据科学家、研究人员和开发者。该库包含了常用的统计方法，如均值、中位数、标准差、方差等，以及一些高级统计功能，如回归分析和假设检验。

项目快速启动

安装

首先，你需要通过 npm 安装 statistics.js：

npm install statistics.js

基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何使用 statistics.js 计算一组数据的均值和标准差：

const stats = require('statistics.js');

const data = [1, 2, 3, 4, 5];

const mean = stats.mean(data);
const stdDev = stats.standardDeviation(data);

console.log(`Mean: ${mean}`);
console.log(`Standard Deviation: ${stdDev}`);

应用案例和最佳实践

数据分析

假设你有一组销售数据，你想分析这些数据的均值和标准差，以了解销售情况：

const salesData = [100, 200, 150, 300, 250];

const meanSales = stats.mean(salesData);
const stdDevSales = stats.standardDeviation(salesData);

console.log(`Mean Sales: ${meanSales}`);
console.log(`Standard Deviation of Sales: ${stdDevSales}`);

回归分析

假设你有两组数据，分别是广告投入和销售额，你想通过回归分析来了解广告投入对销售额的影响：

const adSpend = [1000, 2000, 1500, 3000, 2500];
const sales = [100, 200, 150, 300, 250];

const regressionResult = stats.linearRegression(adSpend, sales);

console.log(`Regression Slope: ${regressionResult.slope}`);
console.log(`Regression Intercept: ${regressionResult.intercept}`);

典型生态项目

数据可视化

结合 statistics.js 和 D3.js，你可以创建强大的数据可视化工具，帮助你更直观地理解数据：

const stats = require('statistics.js');
const d3 = require('d3');

const data = [1, 2, 3, 4, 5];

const mean = stats.mean(data);
const stdDev = stats.standardDeviation(data);

const svg = d3.select("body").append("svg")
    .attr("width", 500)
    .attr("height", 300);

svg.selectAll("circle")
    .data(data)
    .enter()
    .append("circle")
    .attr("cx", (d, i) => i * 50 + 50)
    .attr("cy", 150)
    .attr("r", d => d * 5)
    .attr("fill", "blue");

通过这种方式，你可以将统计数据以图形化的方式展示，使得数据分析更加直观和易于理解。