Statistische Funktionalitäten von F # (oder .NET Bibliotheken)

Question

Ist es für eine Person, die mit Statistik arbeitet, möglich, ihre spezialisierten Programme durch F # zu ersetzen? Ich denke hauptsächlich an SAS/SPSS?

Jede native Unterstützung dafür in F #?

Ich spreche nicht über die trivialen Dinge wie Standardabweichung und dergleichen, sondern zum Beispiel Artikel-Antwort-Modellierung.

UPDATE: Lassen Sie sich nicht von der Item-Response-Modellierung abschrecken! Ich weiß es nicht einmal, nur ein Beispiel für Dinge, von denen ich weiß, dass sie mit SPSS funktionieren, um klarzustellen, dass es um erweiterte Funktionen geht.

Kurz: Gibt es eine Möglichkeit, F # als Ihr statistisches Hauptwerkzeug zu verwenden und SPSS alle zusammen zu ersetzen?

Answer 1

Leider nichts comporable zu Kombination von R + PostgreSQL + Python/Java/Groovy/Scala/... + VisAD

Natürlich gibt es schöne http://www.codeplex.com/vslab statt gnuplot und einige C# Statistiken Code verpackt in http://ta-lib.org/http://www.alglib.net/

Answer 2

ist hier etwas, vielleicht-nützlich:

http://fsmathtools.codeplex.com/

oder

http://mathnetnumerics.codeplex.com/

Answer 3

Sie können R mit dem Typ-Anbieter für R in F # verwenden

http://blogs.msdn.com/b/dsyme/archive/2013/01/30/twelve-type-providers-in-pictures.aspx

sehen und sehen

http://techblog.bluemountaincapital.com/2012/08/01/announcing-the-f-r-type-provider/

Hier bei BlueMountain möchten wir statistische Daten analysieren. Das Statistikpaket R ist dafür großartig. Wir verwenden auch gerne die Datenbeschaffungs- und Verarbeitungsfunktionen von F #. Die interaktive Umgebung von F # eignet sich sehr gut für die Datenexploration und wir können auch einfach auf unsere vorhandenen .NET-basierten Bibliotheken zugreifen. Sobald wir fertig sind, können wir produktionsunterstützende Anwendungen erstellen und freigeben.