JASP 0.19 (Linux, macOS, Windows) - 开源免费统计软件

JASP 0.19 (Linux, macOS, Windows) - 开源免费统计软件

Free and User-Friendly Statistical Software

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JASP

JASP – Free and User-Friendly Statistical Software

一种新的统计方式

  • 自由

    JASP 是由阿姆斯特丹大学支持的开源项目。

  • 友好

    JASP 具有直观的界面,在设计时充分考虑了用户的需求。

  • 灵活

    JASP 提供经典和贝叶斯形式的标准分析程序。

主要特点

  • 您的选择
    • 频率分析
    • 贝叶斯分析
  • 用户友好的界面
    • 动态更新所有结果
    • 电子表格布局和直观的拖放界面
    • 渐进式披露以增加理解
    • 用于传达结果的注释输出
  • 为发布分析而开发
    • 与开放科学框架 (OSF) 集成
    • 支持 APA 格式(将图形和表格直接复制到 Word 中)

查看完整的功能列表

使用 JASP 的第一步

  • 开始

    左侧的介绍性视频应该可以让您很好地了解 JASP 的工作原理。有关更多信息,请参阅我们的 入门指南

  • 如何使用 JASP

    请查看我们的 如何使用 JASP 页面,深入了解 JASP 中的不同功能。

下载地址

JASP

### JASP 在机器学习中的应用 JASP 是一款开源软件,主要用于统计分析。尽管它最初设计用于心理学研究领域,但它也逐渐被应用于更广泛的学科,包括机器学习。以下是关于 **JASP for Machine Learning** 的使用教程和案例的相关说明。 #### 软件功能概述 JASP 提供了一个直观的界面来执行复杂的统计操作,支持多种经典和贝叶斯统计方法[^3]。虽然它的主要目标并非专门针对机器学习算法的设计与实现,但在某些场景下可以作为辅助工具完成数据分析、模型验证以及结果可视化等工作。 #### 应用实例解析 1. **数据预处理** 数据清洗是任何机器学习项目的第一步,在此阶段可以通过JASP快速查看变量分布情况并检测异常值。 2. **特征选择与降维** 利用内置的各种假设检验手段(如t-test, ANOVA),可以帮助识别哪些输入属性最能影响输出标签;另外PCA(主成分分析)模块则允许降低维度从而简化后续建模过程[^2]。 3. **训练集/测试集划分及交叉验证设置** 尽管具体分割任务可能需要借助其他编程环境比如Python/R来完成自动化脚本编写,但是利用JASP探索不同比例分配下的性能差异仍然非常有用。 4. **评估分类器表现指标计算** 对于监督式学习而言,准确率只是众多衡量标准之一。ROC曲线绘制及其AUC面积测定等功能使得用户能够更加全面地理解预测系统的优劣之处[^1]。 5. **贝叶斯视角下的超参数调优** 当面对复杂网络结构或者大量候选配置选项时,采用传统网格搜索可能会耗费过多资源。此时引入先验知识并通过调整后验概率来进行高效寻优成为一种可行方案。 ```r library(jaspTools) # 加载示例数据集iris data <- read.csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data", header=FALSE) colnames(data)<-c('Sepal.Length','Sepal.Width','Petal.Length','Petal.Width','Species') # 执行K-Means聚类分析 kmeansResult <- KMeansClustering(data[,1:4], clusters = 3) # 可视化结果 plot(kmeansResult$clusterCentroids, main="Cluster Centroids Visualization", xlab="Feature Space Dimensionality Reduction", ylab="") ``` 上述代码片段展示了如何基于R语言扩展包`jaspTools`对鸢尾花样本实施无指导型模式发现,并生成相应图形表示以便进一步解读。 --- #### 注意事项 由于JASP本身并不直接提供类似于Scikit-Learn这样的专用库接口,因此实际开发过程中往往还需要结合第三方程序共同协作才能达到理想效果[^4]。
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