2010-08-04 19 views
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¿Qué gemas de Ruby existen para realizar el procesamiento de datos?Ruby joya estadística

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Se ha propuesto cerrar la consulta. Ver: http://meta.stats.stackexchange.com/questions/213/list-of-candidate-questions-to-be-closed –

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Creo que esta pregunta debe mantenerse. La pregunta sería adecuada para stackoverflow. Sin embargo, creo que también es adecuado aquí en Stats.SE. Stats.SE tiene muchas preguntas existentes con respecto al software estadístico y la implementación. Además, la pregunta se refiere específicamente a las estadísticas. –

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Este sitio (y esta pregunta) debe tener las siguientes etiquetas: [programming-languages] [ruby] [libraries]. Con [r] como la etiqueta superior en XV, creo que todos son apropiados. –

Respuesta

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Srikant es probablemente correcto que esto sería obtener mejores respuestas en desbordamiento de pila, pero aquí hay una respuesta rápida de todos modos:

  • Rubygsl proporciona una interfaz para la biblioteca GNU Scientific.

  • RSRuby proporciona una forma de invocar comandos de R a través de Ruby

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Hay 3 maneras que conozco para acceder R desde Ruby:

RinRuby es el más lento, RSRuby es el más rápido y Rserve está más cerca de RSRuby en rendimiento. Sin embargo, RSRuby es bastante específico de la plataforma y debe compilar R con la opción sharelib. Rserve-Ruby-Client es más fácil en ese aspecto ya que Rserve proporciona un servidor de socket TCP para que pueda enviar comandos al intérprete R.

AFAIK los 3 no están tan bien documentados para principiantes. Rserve-Ruby-Client es bastante activo, los otros 2 lo son menos.

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statsample parece ser la joya que está buscando. Tiene conversores hacia y desde diversos orígenes de datos y un conjunto de funciones para el análisis estadístico.

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DescriptiveStatistics añade métodos al módulo Enumerable para permitir un fácil cálculo de las estadísticas descriptivas básicas de datos de ejemplo numérico en colecciones que han incluido Enumerable como Array, Hash, Set, y el rango. Las estadísticas que se pueden calcular son:

Number 
Sum 
Mean 
Median 
Mode 
Variance 
Standard Deviation 
Percentile 
Percentile Rank 
Descriptive Statistics 
Quartiles 
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