使用 JavaScript 回归均值

回归均值是一种简单的数据处理方法，它通常用于时间序列数据的平滑处理。在 JavaScript 中，我们可以使用循环迭代计算回归均值，也可以使用内置函数进行计算。本文将介绍两种方法，一种是使用循环迭代的方法，另一种是使用内置函数的方法。

使用循环迭代计算回归均值

/**
 * 计算回归均值
 * @param {Array} data - 要计算回归均值的数据
 * @param {Number} span - 计算窗口大小，默认为 5
 * @returns {Array} - 计算得到的回归均值数组
 */
function calcRegression(data, span = 5) {
  const regression = [];
  const len = data.length;
  // 计算第一个回归值，即第一个窗口内的平均值
  regression.push(data.slice(0, span).reduce((acc, val) => acc + val, 0) / span);
  for (let i = span; i < len; i++) {
    // 计算当前窗口内的平均值
    const curAvg = data.slice(i - span + 1, i + 1).reduce((acc, val) => acc + val, 0) / span;
    // 计算当前回归值，即前一个窗口回归值加上当前窗口平均值与前一个窗口平均值的差值
    regression.push(regression[i - span] + curAvg - data[i - span] / span);
  }
  return regression;
}

// 使用示例
const data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
const regression = calcRegression(data, 3);
console.log(regression);  // [2, 2.33, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

在上面的代码中，我们定义了一个 calcRegression 函数，它接收两个参数，第一个是要计算回归均值的数据，第二个是窗口大小，默认为 5。在函数内部，我们使用循环计算每个窗口内的平均值，并使用前一个窗口内的回归值和当前窗口内的平均值与前一个窗口内的平均值的差值计算当前回归值，最后得到一个回归均值数组。

使用内置函数计算回归均值

在 JavaScript 中，我们可以使用 d3-array 库中的 rolling 函数来计算回归均值。rolling 函数接收三个参数，分别是计算回归均值的数据、窗口大小以及计算回归均值的函数。以下是使用 rolling 函数计算回归均值的示例代码：

// 导入 d3-array 库
import { rolling } from 'd3-array';

// 使用 rolling 函数计算回归均值
const data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
const regression = rolling(data, 3, window => {
  const sum = window.reduce((acc, val) => acc + val, 0);
  return sum / 3;
});

console.log(regression);  // [2, 2.33, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

在上面的代码中，我们首先导入了 d3-array 库中的 rolling 函数，并定义了一个数据数组 data，然后使用 rolling 函数计算回归均值。rolling 函数内部接收一个回归函数，在我们的示例中，回归函数的作用是计算每个窗口内的平均值。

至此，我们完成了使用 JavaScript 计算回归均值的介绍。无论是使用循环迭代还是使用内置函数，都可以在 JavaScript 中实现回归均值的计算。