대학원 통계 과정에서 제공하는 수준의 통계를 제공하는 오픈 소스 Java 라이브러리

나는 적용되는 자료의 수준에 대한 느낌을주기 위해 다음 교과서를 사용하는 응용 통계학 대학원 과정을 밟고 있습니다 : 통계 개념 및 방법 , GK Bhattacharyya 및 RA Johnson.

교수는 숙제를 위해 SAS를 사용해야합니다.

내 질문은 : Java 라이브러리가 있습니까?이 라이브러리는 일반적으로 그러한 클래스에서 볼 수있는 문제에 대해 SAS 대신 사용할 수 있습니다.

나는 현재 Apache Math Commons 를 사용하려고 노력 하고 있지만 라이브러리에 깊은 인상을 받았지만 (사용하기 쉽고 이해하기 쉽다) 히스토그램을 그리는 기능 (차트 라이브러리와 결합하는 생각)과 같은 단순한 것조차 부족한 것 같습니다 ).

나는 콜트를 보았지만, 나의 초기 관심은 꽤 빨리 사라졌다.

모든 의견을 보내 주시면 Stackoverflow에 대해 비슷한 질문을 보았지만 강력한 것을 발견하지 못했습니다.

참고 : R, SciPy 및 Octave 및 Java 라이브러리를 호출하는 것을 알고 있습니다. 찾고있는 기능을 함께 제공 할 수있는 Java 네이티브 라이브러리 또는 라이브러리 세트를 찾고 있습니다.

참고 : 이러한 클래스에서 다루는 주제에는 일반적으로 1 샘플 및 2 샘플 테스트 및 평균 및 중앙값에 대한 신뢰 구간, 설명 통계, 적합도 테스트, 일원 및 이원 분산 분석, 동시 추론, 테스트가 포함됩니다. 분산, 회귀 분석 및 범주 형 데이터 분석.

기본 통계에 자바를 사용해야 할 때 아파치 커먼즈 수학은 갈 길입니다. 플롯의 경우 JFreeChart를 사용하고 권장 합니다. 후자는 널리 퍼져 있으므로 stackoverflow에는 태그가 있습니다 .

편집하다

스위트를 찾는다면 Deducer 가 옵션 일 수 있습니다. GUI는 JGR을 기반으로하며 통계 부분은 R로 호출됩니다. R과 java를 통해 모두 확장 가능한 것으로 보입니다 . 예를 들어 Rengine에 대한 호출을 건너 뛸 수 있지만 대신 참조 된 Java 라이브러리를 호출 할 수 있습니다. 그러나 나는 그것을 시도하지 않았다는 것을 인정한다.

내가 OP를 이해하는 한, Rapidminer는 GUI 액세스 (시각화 포함), 라이브러리 사용 및 사용자 정의 플러그인 개발을 지원하는 순수한 Java 프레임 워크이므로 Rapidminer for Statistics 와 같은 것이 가장 좋습니다 . 내가 아는 한, 통계와 같은 것은 존재하지 않습니다. 본인이 아는 한 가장 기본적인 통계 테스트 만 포함하기 때문에 특정 작업에 대해 Rapidminer 를 권장 하지 않습니다 . 시각화가 최근에 확장되었지만 지금은 얼마나 사용자 정의가 가능한지 추정 할 수 없습니다.

Suan Shu : NumericalMethod.com을 확인하십시오 . 일반적으로 무료는 아니지만 학문적 용도로는 무료입니다.

steffen의 RapidMiner 제안 과 유사하게 Weka 를 고려할 수 있습니다 . 그것은 당신이 바라는 것보다 기계 학습에 더 구체적으로 맞춰질 수 있습니다. 클러스터링, 분류 및 회귀와 같은 작업을위한 많은 알고리즘이 있습니다. Weka에는 GUI가 있지만 소프트웨어 라이브러리로도 사용할 수 있습니다. GUI에서 히스토그램을 보았지만 라이브러리를 통해 쉽게 재사용 할 수 있는지 확실하지 않습니다.

http://www.roguewave.com/Portals/0/products/imsl-numerical-libraries/java-library/docs/5.0.1/api/overview-summary.html을 시도 하십시오

잘 문서화되어 있으며 유용한 통계 및 수학 함수를 많이 제공합니다. 그러나 불행히도 오픈 소스가 아닙니다. 그래서 그것이 당신을 귀찮게하지 않으면, 도서관은 괜찮을 것입니다.

그러나 그래픽 출력을 제공하는지 모르겠습니다.

DataMelt 컴퓨팅 환경에는 거의 모든 주제에 대한 많은 Java 통계 라이브러리가 있습니다. 웹 사이트에서 주장하는대로 Jython을 사용하여 사용할 수 있지만 Java 및 Groovy와 함께 사용합니다.

더 말할 수 있습니다. DataMelt 프로젝트는 다음과 같은 통계 주제를 다룹니다.

• 난수
• 가장 많이 사용되는 개별 및 계속 배포
• 기술 통계 분석
• 데이터 적합 (선형 및 비선형)
• 다양한 통계 테스트
• 2D 및 3D 히스토그램

다음은 로그 우도 접근법을 사용하여 오류가있는 데이터를 맞추는 비선형 회귀 예제입니다.

패키지는 무료입니다.