sum( array )
벡터 합계를 반환합니다.
jStat.sum([1,2,3]) === 6fn.sum( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 합계를 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).sum() === 15
jStat([[1,2],[3,4]]).sum() === [ 4, 6 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).sum(function( result ) {
// result === 15
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 합계를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).sum( true ) === 10그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).sum(true,function( result ) {
// result === 10
});sumsqrd( array )
벡터 제곱의 합계를 반환합니다.
jStat.sumsqrd([1,2,3]) === 14fn.sumsqrd( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 제곱의 합계를 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).sumsqrd() === 55
jStat([[1,2],[3,4]]).sumsqrd() === [ 10, 20 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).sumsqrd(function( result ) {
// result === 55
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬 제곱의 합계를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).sumsqrd( true ) === 650그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).sumsqrd(true,function( result ) {
// result === 650
});sumsqerr( array )
벡터의 예측오차 제곱의 합계를 반환합니다.
jStat.sumsqerr([1,2,3]) === 2fn.sumsqerr( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 예측오차 제곱의 합계를 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).sumsqerr() === 10
jStat([[1,2],[3,4]]).sumsqerr() === [ 2, 2 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).sumsqerr(function( result ) {
// result === 55
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 오차 제곱의 합계를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).sumsqerr( true ) === 0그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).sumsqerr(true,function( result ) {
// result === 0
});sumrow( array )
행 기반 순서로 벡터의 합계를 반환합니다.
jStat.sumrow([1,2,3]) === 6fn.sumrow( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 행들의 합계를 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).sumrow() === 15
jStat([[1,2],[3,4]]).sumrow() === [ 3, 7 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).sumrow(function( result ) {
// result === 15
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 합계를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).sumrow( true ) === 10그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).sumrow(true,function( result ) {
// result === 10
});product( array )
벡터의 곱을 반환합니다.
jStat.product([1,2,3]) === 6fn.product( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 곱을 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).product() === 120
jStat([[1,2],[3,4]]).product() === [ 3, 8 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).product(function( result ) {
// result === 120
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 sumsqerr을 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).product( true ) === 24그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).product(true,function( result ) {
// result === 24
});min( array )
벡터의 최소값을 반환합니다.
jStat.min([1,2,3]) === 1fn.min( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 최소값을 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).min() === 1
jStat([[1,2],[3,4]]).min() === [ 1, 2 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).min(function( result ) {
// result === 1
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 최소값을 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).min( true ) === 1그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).min(true,function( result ) {
// result === 1
});max( array )
벡터의 최대 값을 반환합니다.
jStat.max([1,2,3]) === 3fn.max( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 최대 값을 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).max() === 5
jStat([[1,2],[3,4]]).max() === [ 3, 4 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).max(function( result ) {
// result === 5
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 최대 값을 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).max( true ) === 4그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).max(true,function( result ) {
// result === 4
});mean( array )
벡터의 평균을 반환합니다.
jStat.mean([1,2,3]) === 2fn.max( [bool,][callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 평균을 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).mean() === 3
jStat([[1,2],[3,4]]).mean() === [ 2, 3 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).mean(function( result ) {
// result === 3
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 평균을 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).mean( true ) === 2.5그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).mean(true,function( result ) {
// result === 2.5
});meansqerr( array )
벡터의 평균 제곱 오차를 반환합니다.
jStat.meansqerr([1,2,3]) === 0.66666...fn.meansqerr( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 평균 제곱 오차를 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).meansqerr() === 2
jStat([[1,2],[3,4]]).meansqerr() === [ 1, 1 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).meansqerr(function( result ) {
// result === 2
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 평균 제곱 오차를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).meansqerr( true ) === 0그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).meansqerr(true,function( result ) {
// result === 0
});geomean( array )
벡터의 기하 평균을 반환합니다.
jStat.geomean([4,1,1/32]) === 0.5fn.geomean( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 기하 평균을 반환합니다.
jStat([4,1,1\32]).geomean() === 0.5
jStat([[1,2],[3,4]]).geomean() === [ 1.732..., 2.828... ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat([4,1,1\32]).geomean(function( result ) {
// result === 0.5
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 기하 평균을 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).geomean( true ) === 2.213...그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).geomean(true,function( result ) {
// result === 2.213...
});median( array )
벡터의 중앙값을 반환합니다.
jStat.median([1,2,3]) === 2fn.median( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 중앙값을 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).median() === 3
jStat([[1,2],[3,4]]).median() === [ 2, 3 ]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).median(function( result ) {
// result === 3
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬의 중앙값을 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).median( true ) === 2.5그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).median(true,function( result ) {
// result === 2.5
});cumsum( array )
수열의 부분 합계 배열을 돌려줍니다.
jStat.cumsum([1,2,3]) === [1,3,6]fn.cumsum( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 부분 합계 배열을 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).cumsum() === [1,3,6,10,15]
jStat([[1,2],[3,4]]).cumsum() === [[1,4],[2,6]]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).cumsum(function( result ) {
// result === [1,3,6,10,15]
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 행렬의 누적 합계를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).cumsum( true ) === [[1,3],[3,7]]그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).cumsum(true,function( result ) {
// result === ...
});cumprod( array )
수열의 부분 곱의 배열을 반환합니다.
jStat.cumprod([2,3,4]) === [2,6,24]fn.cumprod( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들에 대한 부분 곱의 배열을 반환합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).cumprod() === [1,2,6,24,120]
jStat([[1,2],[3,4]]).cumprod() === [[1,3],[2,8]]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).cumprod(function( result ) {
// result === [1,2,6,24,120]
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 행렬의 누적 곱을 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).cumprod( true ) === [[1,2],[3,12]]그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4]]).cumprod(true,function( result ) {
// result === ...
});diff( array )
배열의 연속 차이 배열을 돌려줍니다.
jStat.diff([1,2,2,3]) === [1,0,1]fn.diff( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들에 대한 연속 차이 배열을 반환합니다.
jStat([1,2,2,3]).diff() === [1,0,1]
jStat([[1,2],[3,4],[1,4]]).diff() === [[2,-2],[2,0]]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat([[1,2],[3,4],[1,4]]).diff(function( result ) {
// result === [[2,-2],[2,0]]
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 전체 행렬에 대한 연속 차이를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,4],[1,4]]).diff(true) === [0,2]그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,4],[1,4]]).diff(true,function( result ) {
// result === [0,2]
});mode( array )
벡터의 최빈값을 반환합니다. 다수의 모드가 있을
경우, mode()는 모두를 반환합니다.
jStat.mode([1,2,2,3]) === 2
jStat.mode([1,2,3]) === [1,2,3]fn.mode( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들에 대한 모드를 반환합니다.
jStat([1,2,2,3]).mode() === 2
jStat([[1,2],[3,4],[1,4]]).mode() === [1,4]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).mode(function( result ) {
// result === false
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 행렬은 1차원으로 처리됩니다.
jStat([[5,4],[5, 2], [5,2]]).mode( true ) === 5range( array )
벡터의 범위를 반환합니다.
jStat.range([1,2,3]) === 2fn.range( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 범위를 반환합니다.
jStat([1,2,3]).range() === 2
jStat([[1,2],[3,4]]).range() === [2,2]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).range(function( result ) {
// result === 4
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 행렬의 범위를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).range( true ) === true그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).range(true,function( result ) {
// result === 1
});variance( array[,flag])
벡터의 분산를 반환합니다. 기본적으로 '모집단 분산'이 계산됩니다. flag 인수로 true를 전달하면 '표본 분산'으로 계산됩니다.
jStat.variance([1,2,3,4]) === 1.25
jStat.variance([1,2,3,4],true) === 1.66666...fn.variance( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 분산를 반환합니다.
참고: 표본 분산 또는 모집단 분산을 선택하기 위한 플래그를 전달할 수 없습니다. 이것에 대한 기능 요청이 있습니다. Issue #51
jStat([1,2,3,4]).variance() === 1.25
jStat([[1,2],[3,4]]).variance() === [1,1]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 5, 5 ).variance(function( result ) {
// result === 2
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 행렬의 분산을 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).variance( true ) === 0.140625그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).variance(true,function( result ) {
// result === 0.140625
});stdev( array[,flag])
벡터의 표준 편차를 반환합니다. 기본적으로 '모집단 표준 편차'가 반환됩니다. flag 매개 변수에 true를 전달하면 '표본 표준 편차'가 반환됩니다.
'표본' 표준 편차는 '보정된 표준 편차'라고도 불리며, 모집단 표준 편차에 대한 비편향 추정치이다. 모집단 표준 편차는 '보정되지 않은 표준 편차'이기도 하고, 편향된 최소 평균 제곱 오차 추정량이다.
jStat.stdev([1,2,3,4]) === 1.118...
jStat.stdev([1,2,3,4],true) === 1.290...fn.stdev( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 표준 편차를 반환합니다.
참고: 표본 분산 또는 모집단 분산을 선택하기 위한 플래그를 전달할 수 없습니다. 이것에 대한 기능 요청이 있습니다. Issue #51
jStat([1,2,3,4]).stdev() === 1.118...
jStat([1,2,3,4]).stdev(true) === 1.290...
jStat([[1,2],[3,4]]).stdev() === [1,1]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 4, 4 ).stdev(function( result ) {
// result === 1.118...
});
jStat( 1, 4, 4 ).stdev(true,function( result ) {
// result === 1.290...
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 행렬의 분산을 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).stdev( true ) === 0.25그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).stdev(true,function( result ) {
// result === 0.25
});meandev( array )
벡터의 평균 절대 편차를 반환합니다.
jStat.meandev([1,2,3,4]) === 1fn.meandev( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 평균 절대 편차를 반환합니다.
jStat([1,2,3,4]).meandev() === 1
jStat([[1,2],[3,4]]).meandev() === [1,1]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 4, 4 ).meandev(function( result ) {
// result === 1
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 행렬의 평균 절대 편차를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).meandev( true ) === 0.25그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).meandev(true,function( result ) {
// result === 0.25
});meddev( array )
벡터의 중앙 절대 편차를 반환합니다.
jStat.meddev([1,2,3,4]) === 1fn.meddev( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 중앙 절대 편차를 반환합니다.
jStat([1,2,3,4]).meddev() === 1
jStat([[1,2],[3,4]]).meddev() === [1,1]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 4, 4 ).meddev(function( result ) {
// result === 1
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 행렬의 중앙 절대 편차를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).meddev( true ) === 0.25그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).meddev(true,function( result ) {
// result === 0.25
});skewness( array )
벡터의 왜곡도를 반환합니다. (세번째 표준화 적률(moment)).
jStat.skewness([1,2,2,3,5]) === 0.75003...kurtosis( array )
벡터의 초과 첨도(kurtosis)를 반환합니다. (네번째 표준화 적률(moment) - 3)
jStat.kurtosis([1,2,3,4]) === -0.63610...coeffvar( array )
벡터의 변동 계수를 반환합니다.
jStat.coeffvar([1,2,3,4]) === 0.447...fn.coeffvar( [bool][,callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 변동 계수를 반환합니다.
jStat([1,2,3,4]).coeffvar() === 0.447...
jStat([[1,2],[3,4]]).coeffvar() === [0.5,0.333...]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat( 1, 4, 4 ).coeffvar(function( result ) {
// result === 0.447...
});첫 번째 인수로 boolean true를 전달하면 행렬의 변동 계수를 반환합니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).coeffvar( true ) === 0.142...그리고 이 두 기능들은 결합 될 수 있습니다.
jStat([[1,2],[3,5]]).coeffvar(true,function( result ) {
// result === 0.142...
});quartiles( array )
벡터의 사분위수를 반환합니다.
jStat.quartiles( jStat.seq(1,100,100)) === [25,50,75]fn.quartiles( [callback] )
벡터 또는 행렬 열들의 사분위수를 반환합니다.
jStat(1,100,100).quartiles() === [25,50,75]
jStat(1,100,100,function( x ) {
return [x,x];
}).quartiles() === [[25,50,75],[25,50,75]]콜백이 전달되면 첫 번째 인수로 결과를 전달합니다.
jStat(1,100,100).quartiles(function( result ) {
// result === [25,50,75]
});quantiles( dataArray, quantilesArray, [alphap[, betap]] )
사분위수와 같지만 벡터 또는 행렬 (열 단위로)의 임의의 분위수를 계산하여 반환합니다.
jStat.quantiles([1, 2, 3, 4, 5, 6],
[0.25, 0.5, 0.75]) === [1.9375, 3.5, 5.0625]선택적 매개 변수 alphap 및 betap는 분위수 추정 방법을 제어합니다. 자세한 내용은 Wikipedia 페이지 quantile 또는 scipy.stats.mstats.mquantiles 문서를 참조하십시오.
percentile( dataArray, k )
주어진 범위의 k번째 백분위 값을 반환합니다. 여기서 k는 0..1에 속하고, 0과 1은 포함되지 않습니다.
jStat.percentile([1, 2, 3, 4], 0.3) === 1.9;percentileOfScore( dataArray, score[, kind] )
주어진 배열의 백분위 순위 점수를 말합니다. 입력 배열의 모든 값들중 (if
kind == 'strict') 점수보다 작거나 이거나 (if
kind == 'weak') 점수보다 작거나 같은 값들의 백분위를 반환한다.
jStat.percentileOfScore([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3), 0.5, 'weak') === 0.5;histogram( dataArray, [numBins] )
히스토그램 데이터는 dataArray 범위에 걸쳐 동일한 크기의 저장소(bin)에서 발견되는 dataArray 요소의 수로 정의됩니다. 기본 저장소 수는 4입니다.
jStat.histogram([100, 101, 102, 230, 304, 305, 400], 3) === [3, 1, 3];covariance( array, array )
두 벡터의 공분산을 반환합니다.
var seq = jStat.seq( 0, 10, 11 );
jStat.covariance( seq, seq ) === 11;corrcoeff( array, array )
두 벡터의 모집단 상관 계수를 반환합니다. (Pearson's Rho)
var seq = jStat.seq( 0, 10, 11 );
jStat.corrcoeff( seq, seq ) === 1;
