【问题标题】:Is there any statistical library for javascript? [closed]有没有javascript的统计库? [关闭]
【发布时间】:2011-08-05 03:23:03
【问题描述】:

我需要在 javascript 上实现一些统计测试,例如:T-test、Anova 和 Wilcoxon。

类似于 Java 的 - Apache Commons Math Library,是否有任何统计测试库或 JavaScript 代码?

【问题讨论】:

  • +1 数学太棒了!我也有兴趣
  • JavaScript 并不是一个很好的统计分析工具。它要么不够快,要么没有像 R 那样提供良好的高级 API。
  • @Raynos 演示响应迅速 ;-) jstat.org/demonstration
  • @daniellmb JavaScript 可以做到,但它不是最好的工具。
  • JavaScript 完全可以进行统计分析。作为一种语言,JavaScript 足够快,并且可以编写高级 API,这些 API 可以与用 R 和 Python 编写的库相媲美。对于实现 OP 中提到的一些统计测试的库,请参阅 stdlib,该库包含经过良好测试且稳健的数值计算实现。

标签: java math statistics javascript


【解决方案1】:

jStat:一个 JavaScript 统计库

https://github.com/jstat/jstat

【讨论】:

  • 我在源代码中找不到 API 文档,也找不到“wilcoxon”或“anova”关键字..
  • 您从未接受任何答案。您可以接受真正帮助您的答案。如果您不知道如何投票和接受答案,请查看 stackoverflow 上的常见问题解答文档
【解决方案2】:

OpenEpi 是一个 Javascript 统计库,是开源的,具有方差分析和 t 检验。我没有尝试过(它对我的需要有点过于关注流行病学)但它可能有用。


jStat 是一个 javascript 统计库项目,看起来它有一个美好的未来,但它可能没有你现在需要的一切。 编辑:截至 2012 年 12 月,jStat 项目 页面 似乎不再维护,但 项目 仍在继续开发中。有more up to date documentation on github。它现在确实有anova testsvarietiest-test。但是没有 Wilcoxon 符号秩的迹象。


如果您迫切需要在 javascript 中进行非常具体的统计处理,您可能会通过浏览 Omegahat 获得最大的成功,他们有各种小工具,可以将已建立的统计语言 R 与包括 javascript 在内的其他语言联系起来。

这将取决于您想要做什么的详细信息,但您可能使用诸如 RJavascript 之类的软件包取得一些成功 - 一个旨在帮助转换现有 R 功能的代码翻译器进入 Javascript(只是不要期望第一次获得高质量的结果)。此外,SpiderMonkey 基于 R 浏览器构建,因此它可能对内部或个人使用有用(但不太适合公开发布)。

【讨论】:

    【解决方案3】:

    几年前我移植了https://code.google.com/p/statistics-distributions-js/,以便我可以在http://elem.com/~btilly/effective-ab-testing/ 中使用它——如果你只需要简单的东西,它可能具有你需要的功能。

    【讨论】:

    • tprob 看起来很容易实现,但我在这个库中找不到 anova 或 wilcoxon 测试
    • @orhun-alp-oral:对于方差分析,您需要学生的 t 分布,它就在那里。确实缺少 wilcoxon,但是对于 n > 20,使用正态分布代替是合理的。
    【解决方案4】:

    如果您正在寻找一个简单的描述性统计库,您可以使用javascriptstats.com

    确实如此:

    • 平均
    • 中位数
    • 模式
    • 范围
    • 差异
    • 标准偏差

    最好的!

    【讨论】:

      【解决方案5】:

      利用相关答案:

      以下博客文章列出了一些最近的包:http://jgoodall.me/posts/2012/02/01/javascript-statistical-libraries/

      正如其他人所提到的,原生 JS 与 R 相去甚远,后者在网络方面已经从 RApache (http://rapache.net/) 发展到闪亮 (http://www.rstudio.com/shiny/)。后者使用 node.js 服务器端,所以这是很有前途的。当然,这两种方法都需要您在 R 服务器端编写统计信息,而不是在客户端或服务器上使用 JS。

      马克

      【讨论】:

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