"सांख्यिकी" एक बड़ा और जटिल विषय है, जिसके कई पहलू हैं।
इसके कुछ पहलुओं पर Randomness अवधारणा में बात की गई थी, जो एक अलग लेकिन जुड़ा हुआ विषय है।
सबसे सरल रूप में, सांख्यिकी में डेटा के किसी इटरेबल संग्रह को एक ही वैल्यू में सारांशित करने के तरीके शामिल हो सकते हैं। Julia में नए लोग यह देखकर चौंक सकते हैं कि भाषा में डिफ़ॉल्ट रूप से कितने कम फंक्शन पहले से बने हुए हैं:
sum, संख्याओं को जोड़ने के लिए।min और max, दिए गए पैरामीटरों की चरम वैल्यू निकालने के लिए।extrema, किसी इटरेबल का (min, max) टपल पाने के लिए।length, सारी वैल्यू गिनने के लिए।count, सिर्फ उन वैल्यू को गिनने के लिए जो किसी मानदंड को पूरा करती हैं।julia> v = collect(1:0.2:3)
11-element Vector{Float64}:
1.0
1.2
... # display truncated
3.0
julia> mean(v)
2.0
julia> extrema(v)
(1.0, 3.0)
julia> length(v)
11
julia> min('g', 'a', 'c')
'a': ASCII/Unicode U+0061 (category Ll: Letter, lowercase)
julia> count(isodd, 1:5) # 1, 3, and 5 are odd
3
फंक्शनों का यह सीमित सेट जानबूझकर रखा गया है ताकि बाकी फंक्शनों को दूसरे मॉड्यूल और पैकेजों की एक लंबी श्रृंखला में भेजकर बेस Julia को हल्का रखा जा सके।
Statistics मॉड्यूलस्टैंडर्ड लाइब्रेरी का हिस्सा होने के कारण Statistics शायद पहले से इंस्टॉल ही होगा, इसलिए इसे नेमस्पेस में लाने के लिए बस प्रोग्राम के ऊपर using Statistics जोड़ना होता है।
इस मॉड्यूल में आम फंक्शनों की अगली श्रेणी है, जिनका इस्तेमाल शायद प्रोग्रामरों का एक खास वर्ग बड़े पैमाने पर करता है।
Statistics के कई फंक्शन इस विषय का कुछ पूर्व ज्ञान मानकर चलते हैं।
सबसे सरल उदाहरण ये हैं:
mean, जिसे बहुत से लोग औसत कहते हैं (sum / length के समान परिणाम)।median, क्रमबद्ध करने के बाद बीच की वैल्यू।std, मानक विचलन: इस बात का माप कि वैल्यू कितनी फैली हुई हैं।var, प्रसरण: std का वर्ग, जिसकी गणना आम तौर पर ज़्यादा तेज़ होती है।हर फंक्शन में आम तौर पर कई विकल्प होते हैं, और इनके अलावा बहुत सारे और फंक्शन भी हैं, इसलिए दिलचस्पी हो तो डॉक्यूमेंटेशन देख लीजिए।
जैसा कि आप सोच सकते हैं, Julia के लिए सांख्यिकी एक बड़ा उपयोग क्षेत्र है, और ज़्यादा विशेष काम के लिए कई पैकेज उपलब्ध हैं।
JuliaStats समूह मदद के तौर पर एक ऑनलाइन सूची बनाए रखता है।