Flutter数据统计插件sample_statistics的使用

sample_statistics 是一个用于计算数值样本统计量和生成/导出直方图的Flutter插件。它包括常见的概率分布函数、误差函数的近似值以及随机样本生成器。

简介

该插件提供了以下功能：

• 计算数值样本的统计量。
• 生成并导出直方图。
• 提供常见的概率分布函数，如正态分布、截断正态分布等。

使用方法

1. 样本统计量

要访问样本统计量，可以使用 Stats 类。这个类会懒加载计算结果，并缓存以避免重复计算。

以下是示例代码：

import 'package:sample_statistics/sample_statistics.dart';

void main() {
  final sample = <num>[-10, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 20];
  final stats = Stats(sample);

  print('\nRunning statistic_example.dart ...');
  print('Sample: $sample');
  print('min: ${stats.min}');
  print('max: ${stats.max}');
  print('mean: ${stats.mean}');
  print('median: ${stats.median}');
  print('first quartile: ${stats.quartile1}');
  print('third quartile: ${stats.quartile3}');
  print('standard deviation: ${stats.stdDev}');

  final outliers = sample.removeOutliers();
  print('outliers: $outliers');
  print('sample with outliers removed: $sample');

  // 更新统计数据（当样本发生变化时）
  stats.updateCache();
}

控制台输出示例：

$ dart sample_statistics_example.dart

Running sample_statistic_example.dart ...
Sample: [-10, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 20]
min: -10
max: 20
mean: 3.4444444444444446
median: 3
first quartile: 1
third quartile: 5
standard deviation: 7.779960011322538
outliers: [-10, 20]
sample with outliers removed: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

2. 随机样本生成器

sample_generators 库包含生成遵循特定概率分布函数的随机样本的功能。例如，正态分布、截断正态分布等。

以下是生成随机样本并导出直方图的示例代码：

import 'dart:io';
import 'package:sample_statistics/sample_statistics.dart';

void main(List<String> args) async {
  final xMmin = 1.0;
  final xMmax = 9.0;
  final meanOfParent = 5.0;
  final stdDevOfParent = 2.0;
  final sampleSize = 1000;

  // 生成随机样本
  final sample = truncatedNormalSample(
    sampleSize,
    xMmin,
    xMmax,
    meanOfParent,
    stdDevOfParent,
  );

  final stats = Stats(sample);
  print(stats.mean);
  print(stats.stdDev);
  print(stats.min);

  // 导出直方图
  await File('example/data/truncated_normal$sampleSize.hist').writeAsString(
    sample.exportHistogram(
      pdf: (x) => truncatedNormalPdf(x, xMmin, xMmax, meanOfParent, stdDevOfParent),
    ),
  );
}

3. 生成直方图

生成直方图的过程包括将样本范围划分为若干区间，并统计每个区间内的样本数量。

以下是生成直方图的步骤：

1. 将样本范围划分为若干区间。
2. 统计每个区间内的样本数量。

以下是一个生成直方图并将其导出为文件的示例：

import 'dart:io';
import 'package:sample_statistics/sample_statistics.dart';

void main() async {
  final xMin = 2.0;
  final xMax = 6.0;
  final meanOfParent = 3.0;
  final stdDevOfParent = 1.0;
  final sampleSize = 600;

  // 生成随机样本
  final sample = truncatedNormalSample(
    sampleSize,
    xMin,
    xMax,
    meanOfParent,
    stdDevOfParent,
  );

  // 生成并导出直方图
  await File('example/data/histogram_truncated_normal$sampleSize.hist').writeAsString(
    sample.exportHistogram(
      pdf: (x) => truncatedNormalPdf(x, xMin, xMax, meanOfParent, stdDevOfParent),
    ),
  );
}

示例

更多关于如何生成随机样本、导出直方图和访问样本统计量的示例，请参见 GitHub 示例文件夹。

特性和问题

如果您有任何功能请求或发现任何问题，请在 issue tracker 中提交。

希望以上内容能帮助您更好地理解和使用 `sample_statistics` 插件。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问！