statkit JavaScript统计工具包

统计工具包，一个用于JavaScript的统计工具包。用法如下：

安装：

npm install statkit

使用拟合线性回归模型：

var sk = require('statkit.js');



// log-likelihood for the model y ~ N(m*x + b, 1/t)

function lnlike(theta, x, y) {

    var m = theta[0], b = theta[1], t = theta[2];

    var s = 0.0;

    for (var i = 0; i < x.length; i++) {

        var r = y[i] - (m * x[i] + b);

        s += r * t - Math.log(t);

    }

}

想进一步了解线性回归模型的原理吗？你可以参考一些精彩的资料。线上有许多关于线性回归与方差分析的详细教程，比如《线性统计模型线性回归与方差分析》和《多元统计学线性回归分析》。如果你对数理统计大作业有兴趣，可以看看《数理统计大作业线性回归》，它提供了全面的案例分析。

对于线性回归与非线性回归的对比，《线性回归非线性回归方差分析线性回归》也是一个不错的资源。进一步了解线性回归的步骤和模型构建，可以参考《线性回归模型建模步骤一元线性回归多元线性回归》。这些链接中的资源将为你提供全方位的指导，帮助你深入理解并应用线性回归分析。

不妨一探究竟吧，更多信息尽在这些资源中，快点击阅读吧！