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API de régression linéaire

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Régression linéaire par moindres carrés sous forme d'API, calculée localement et de manière déterministe. Le point de terminaison linéaire ajuste la meilleure droite y = a + b·x à travers un ensemble de points de données x/y par la méthode des moindres carrés ordinaires, renvoyant la pente b = Σ((x−x̄)(y−ȳ))/Σ(x−x̄)², l'ordonnée à l'origine a = ȳ − b·x̄, l'équation prête à l'emploi, la corrélation de Pearson r et le coefficient de détermination R² (la fraction de variance expliquée par la droite), ainsi que les erreurs types résiduelles et de pente — les points (1,2),(2,4),(3,5),(4,4),(5,5) s'ajustent à y = 2.2 + 0.6·x avec R² = 0.6, et un ensemble parfaitement linéaire renvoie R² = 1. Passez un predict_x et il extrapole également la valeur ajustée à ce point. Le point de terminaison predict évalue y = intercept + slope·x pour une droite connue. Les listes x et y peuvent être données sous forme de valeurs séparées par des virgules (x=1,2,3&y=2,4,5) ou sous forme de tableaux JSON dans un corps POST et doivent être de même longueur. Tout est calculé localement et de manière déterministe, donc c'est instantané et privé. Idéal pour les développeurs d'applications de science des données, d'analyse, de BI, de prévision, de prétraitement pour l'apprentissage automatique et d'enseignement des statistiques, les outils de ligne de tendance et d'ajustement optimal, et les tableaux de bord. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 2 points de terminaison. Il s'agit de la droite de régression ; pour la seule corrélation de Pearson ou les statistiques descriptives, utilisez une API de statistiques et pour les distributions de probabilité, une API de probabilité.

#regression #least-squares #trend-line #data-science #analytics #developer-tools
api.oanor.com/regression-api
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Calculateur de statistiques API

Mathématiques de statistiques descriptives en tant qu'API, calculées localement et de manière déterministe. Le point de terminaison descriptif résume une liste de nombres — le nombre, la somme, la moyenne, la médiane, le mode, le minimum, le maximum et l'étendue, la variance et l'écart type de la population et de l'échantillon, et les quartiles Q1/Q2/Q3 avec l'intervalle interquartile selon la méthode de Tukey. Le point de terminaison de corrélation calcule le coefficient de corrélation de Pearson r entre deux séries de longueur égale — de −1 (inverse parfait) à 0 (aucun) à +1 (direct parfait) — ainsi que R² et la covariance. Le point de terminaison de régression ajuste une droite des moindres carrés y = a + b·x, renvoyant la pente, l'ordonnée à l'origine et R², l'équation, et une prédiction optionnelle pour un x donné. Les données sont acceptées sous forme de tableau JSON ou de liste séparée par des virgules. Tout est calculé localement et de manière déterministe, donc c'est instantané et privé. Idéal pour les développeurs d'applications d'analyse de données, de tableaux de bord, de recherche et d'éducation, les outils de reporting et de BI, et les remplacements de feuilles de calcul. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 3 points de terminaison. Ce sont des statistiques descriptives ; pour les distributions de probabilité et la combinatoire, utilisez une API de probabilité.

api.oanor.com/statistics-api

API Statistiques

Exécutez des statistiques sur une liste de nombres sans tableur ni package statistique. Le point de terminaison describe renvoie un résumé complet d'un ensemble de données — nombre, somme, min, max, étendue, moyenne, médiane, mode, premier et troisième quartiles et écart interquartile, variance et écart type de la population et de l'échantillon, coefficient de variation, moyennes géométrique et harmonique, asymétrie et aplatissement. Obtenez n'importe quel percentile d'un ensemble de données, le coefficient de corrélation de Pearson (et r²) entre deux séries de longueur égale, et une régression linéaire simple (pente, ordonnée à l'origine, r² et l'équation de la droite). L'entrée est un tableau brut de nombres (JSON ou une liste séparée par des virgules) — pas de CSV, pas d'en-têtes. Parfait pour les analyses, les résumés de tests A/B, les données de capteurs et de métriques, les tableaux de bord et les analyses exploratoires rapides. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 5 points de terminaison. Distinct du moteur d'expression mathjs et des résumés par colonne CSV.

api.oanor.com/stats-api

API de métriques de classifieur

Mathématiques d'évaluation de classifieur sous forme d'API, calculées localement et de manière déterministe. Le point d'accès confusion transforme les quatre cellules d'une matrice de confusion binaire — vrais et faux positifs et négatifs — en la suite complète de métriques : exactitude, précision, rappel (sensibilité), spécificité, score F1, coefficient de corrélation de Matthews (robuste au déséquilibre des classes), exactitude équilibrée, valeur prédictive négative, taux de faux positifs et de faux négatifs et prévalence. Le point d'accès diagnostic applique le théorème de Bayes à un test médical ou de dépistage : à partir de sa sensibilité, spécificité et prévalence (probabilité pré-test), il donne les valeurs prédictives positive et négative, les rapports de vraisemblance positif et négatif et le rapport de cotes diagnostique. Le point d'accès fbeta calcule le score Fβ à partir de la précision et du rappel (ou des comptes bruts) pour tout β — β = 1 donne F1, un β plus grand pondère le rappel, un β plus petit pondère la précision. Les métriques dont le dénominateur est nul sont renvoyées comme null plutôt qu'une erreur. Tout est calculé localement et de manière déterministe, donc c'est instantané et privé. Idéal pour les développeurs d'applications d'apprentissage automatique, de science des données, de tests médicaux et d'analytique, les outils d'évaluation de modèles et de dépistage, et l'enseignement des statistiques. Calcul local pur — pas de clé, pas de service tiers, instantané. En direct, rien n'est stocké. 3 points d'accès. Ceci est une évaluation de classifieur ; pour les statistiques descriptives et la régression, utilisez une API de statistiques et pour les tests d'hypothèses, une API d'inférence.

api.oanor.com/classifier-api

API CRAN

L'écosystème des paquets R — CRAN, le Comprehensive R Archive Network — sous forme d'API. Recherchez n'importe quel paquet R pour son titre, sa description, sa version, sa licence, son mainteneur et son auteur, les liens vers sa page d'accueil et son suivi de bogues, ainsi que son arbre de dépendances complet (depends, imports, suggests, linkingTo) ; lisez l'historique complet des versions d'un paquet avec les dates de publication ; recherchez l'ensemble du registre CRAN par mot-clé ; et obtenez des statistiques de téléchargement (dernier jour, semaine ou mois, avec une série quotidienne optionnelle) directement à partir des journaux de téléchargement officiels de CRAN. Couvre les ~22 000 paquets sur CRAN, de ggplot2, dplyr et data.table à jsonlite, shiny et le vaste tidyverse. En direct des services officiels de la communauté R (crandb, search.r-pkg.org, cranlogs). Idéal pour les tableaux de bord de paquets, les outils de dépendance et de chaîne d'approvisionnement, les portails de développeurs en science des données et les analyses de l'écosystème R. Données ouvertes de CRAN.

api.oanor.com/cran-api

Questions fréquentes

Réponses rapides sur les tarifs, quotas et l'intégration.

Comment obtenir une clé API pour API de régression linéaire ?
Inscris-toi gratuitement sur oanor.com, génère une clé API depuis le tableau de bord développeur et appelle API de régression linéaire avec l'en-tête x-oanor-key. Aucune carte bancaire requise pour le forfait gratuit.
Quelle est la limite de débit de API de régression linéaire ?
Le forfait gratuit permet 1 requête par seconde. Les forfaits payants montent jusqu'à 50 requêtes par seconde sur le palier Mega. Les limites strictes renvoient HTTP 429 au-delà du quota — sans frais surprises.
Combien coûte API de régression linéaire ?
API de régression linéaire dispose d'un forfait gratuit avec 100 appels / mois. Les forfaits payants commencent à €5.70 / mois avec des quotas plus élevés et des limites de débit plus rapides.
Puis-je résilier mon abonnement à tout moment ?
Oui. Les abonnements sont facturés mensuellement et tu peux résilier à tout moment depuis le tableau de bord de facturation. Aucun engagement à long terme ni frais de résiliation.
API de régression linéaire est-il conforme au RGPD ?
Toutes les requêtes vers API de régression linéaire transitent par notre passerelle européenne. Ta clé API upstream ne quitte jamais notre serveur et aucune donnée personnelle n'est partagée avec le fournisseur upstream au-delà de la requête envoyée.

Choisissez un point de terminaison dans la liste de gauche pour voir ses détails et essayez-le.

Extraits de code

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curl https://api.oanor.com/regression-api/SOME_PATH \
  -H "x-oanor-key: oanor_test_..."
const res = await fetch("https://api.oanor.com/regression-api/SOME_PATH", {
  headers: { "x-oanor-key": "oanor_test_..." }
});
const data = await res.json();
$ch = curl_init("https://api.oanor.com/regression-api/SOME_PATH");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ["x-oanor-key: oanor_test_..."]);
$response = curl_exec($ch);
import requests
r = requests.get(
    "https://api.oanor.com/regression-api/SOME_PATH",
    headers={"x-oanor-key": "oanor_test_..."},
)
print(r.json())

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