Что такое хороший статистический математический пакет для .NET? [закрытый]

Для музыкального взаимодействия лучше всего подходят PureData, Max / MSP и OpenMusic (эти два последних из IRCAM). PureData является бесплатной. Гугл их!

33
задан esac 12 October 2009 в 23:31
поделиться

4 ответа

MathDotNet должен иметь функции, которые вы ищете, хотя это может быть немного излишним в зависимости от того, сколько функций вам нужно. Он предлагает:

  • Бернулли
  • Бета
  • Биномиальное
  • Категориальное
  • Коши
  • Чи
  • Квадрат Хи
  • Непрерывная форма
  • Конвей Максвелл Пуассон
  • Дирихле
  • Дискретная единообразная
  • Эрланг
  • Экспоненциальная
  • и т. Д. (Примерно в 3 раза больше в списке)

Полный список см. на этой странице .

17
ответ дан 27 November 2019 в 18:37
поделиться

Вы можете попробовать

  • Extreme Optimization , Численные библиотеки экстремальной оптимизации для .NET - это набор универсальных математических и статистических классов, созданных для Платформа Microsoft .NET.

  • FoundaStat (существует бесплатная версия), это статистическая библиотека для платформы Microsoft .NET. FoundaStat предоставляет возможности статистических вычислений для всех программных продуктов .NET. Он включает классы, которые предоставляют возможности для взаимодействия с различными форматами данных, вычисления описательной статистики, корреляционного анализа, статистических выводов, ANOVA и множественного регрессионного анализа.

Другие ссылки

Рекомендовать библиотеку статистики .NET с открытым исходным кодом

2
ответ дан 27 November 2019 в 18:37
поделиться

См. этот вопрос SO или попробуйте R + rcom .

1
ответ дан 27 November 2019 в 18:37
поделиться

Вам следует взглянуть на пакет статистики .NET CenterSpace Software . У нас есть биномиальное и пуассоновское распределения, их CDF и обратные (что может быть затруднительно при точном вычислении).

Пакет Stats предлагает классы высокой производительности для:

  1. Кластеризации / Кластеризации K-средних
  2. Широкого разнообразия распределений вероятностей и CDF и обратных CDF, включая, в частности, биномиальные и пуассоновские.
  3. Проверка гипотез.
  4. ] Неотрицательная матричная факторизация.
  5. Частичные наименьшие квадраты.
  6. Регрессия (линейная, Anova, QR, SVD и др.).
  7. Анализ основных компонентов.

Пол

Программное обеспечение CenterSpace

1
ответ дан 27 November 2019 в 18:37
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: