Simple-statistics

特点

• 轻量级：体积小，适合前端项目使用。
• 无依赖：无需依赖其他库，便于集成。
• 功能全面：提供了广泛的统计函数，包括基础统计、回归分析、分布计算等。
• 高性能：针对常见的统计计算进行了优化，性能优异。

使用场景

• 数据分析和可视化
• 实验和研究中的数据处理
• 前端和后端统计计算
• 机器学习中的数据预处理

安装方式

可以通过 npm 或者直接引用脚本文件的方式来安装 Simple-statistics：

使用 npm 安装

npm install simple-statistics

使用 script 标签引入

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/simple-statistics@7.8.0/dist/simple-statistics.min.js"></script>

使用示例

基础统计计算

const ss = require('simple-statistics');

// 计算平均值
const mean = ss.mean([1, 2, 3, 4, 5]); // 3

// 计算中位数
const median = ss.median([1, 2, 3, 4, 5]); // 3

// 计算方差
const variance = ss.variance([1, 2, 3, 4, 5]); // 2.5

回归分析

const data = [
  [0, 1],
  [1, 2],
  [2, 3],
  [3, 4],
  [4, 5]
];

// 线性回归
const regression = ss.linearRegression(data);
console.log(regression); // { m: 1, b: 1 }

分布计算

// 计算正态分布的累积分布函数
const cdf = ss.cumulativeStdNormalProbability(1.96); // 0.975

常用 API 介绍

• mean(arr)：计算数组的平均值。
• median(arr)：计算数组的中位数。
• mode(arr)：计算数组的众数。
• variance(arr)：计算数组的方差。
• standardDeviation(arr)：计算数组的标准差。
• quantile(arr, p)：计算数组在百分位数 p 处的值。
• min(arr)：计算数组的最小值。
• max(arr)：计算数组的最大值。
• sum(arr)：计算数组的总和。
• linearRegression(data)：计算线性回归模型。
• cumulativeStdNormalProbability(z)：计算标准正态分布的累积分布函数值。

官方资料

• Simple-statistics GitHub 仓库（Star 数：约 2.4k）
• Simple-statistics 官方文档