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Regresión lineal por mínimos cuadrados como API, calculada local y determinísticamente. El endpoint lineal ajusta la mejor línea recta y = a + b·x a través de un conjunto de puntos x/y por mínimos cuadrados ordinarios, devolviendo la pendiente b = Σ((x−x̄)(y−ȳ))/Σ(x−x̄)², la intersección a = ȳ − b·x̄, la ecuación lista para usar, la correlación de Pearson r y el coeficiente de determinación R² (la fracción de varianza que explica la línea), y los errores estándar residual y de pendiente — los puntos (1,2),(2,4),(3,5),(4,4),(5,5) se ajustan a y = 2.2 + 0.6·x con R² = 0.6, y un conjunto perfectamente lineal devuelve R² = 1. Pase un predict_x y también extrapola el valor ajustado en ese punto. El endpoint predict evalúa y = intersección + pendiente·x para una línea conocida. Las listas x e y pueden darse como valores separados por comas (x=1,2,3&y=2,4,5) o como arreglos JSON en un cuerpo POST y deben tener la misma longitud. Todo se calcula local y determinísticamente, por lo que es instantáneo y privado. Ideal para desarrolladores de aplicaciones de ciencia de datos, análisis, BI, pronósticos, preprocesamiento de aprendizaje automático y educación en estadística, herramientas de línea de tendencia y mejor ajuste, y paneles de control. Cálculo local puro — sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada almacenado. 2 endpoints. Esta es la línea de regresión; para la correlación de Pearson sola o estadísticas descriptivas use una API de estadísticas y para distribuciones de probabilidad una API de probabilidad.

api.oanor.com/regression-api

Matemáticas de evaluación de clasificadores como API, calculadas local y determinísticamente. El endpoint de confusión convierte las cuatro celdas de una matriz de confusión binaria — verdaderos y falsos positivos y negativos — en el conjunto completo de métricas: exactitud, precisión, recuperación (sensibilidad), especificidad, puntuación F1, coeficiente de correlación de Matthews (robusto ante desequilibrio de clases), exactitud balanceada, valor predictivo negativo, tasas de falsos positivos y falsos negativos, y prevalencia. El endpoint de diagnóstico aplica el teorema de Bayes a una prueba médica o de cribado: a partir de su sensibilidad, especificidad y prevalencia (probabilidad pre-prueba) proporciona los valores predictivos positivo y negativo, los cocientes de probabilidad positivo y negativo y la razón de momios diagnóstica. El endpoint fbeta calcula la puntuación Fβ a partir de precisión y recuperación (o de los recuentos brutos) para cualquier β — β = 1 es F1, β mayor pondera la recuperación, β menor pondera la precisión. Las métricas cuyo denominador es cero se devuelven como null en lugar de generar un error. Todo se calcula local y determinísticamente, por lo que es instantáneo y privado. Ideal para desarrolladores de aplicaciones de aprendizaje automático, ciencia de datos, pruebas médicas y analítica, herramientas de evaluación de modelos y cribado, y educación en estadística. Cálculo local puro — sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada almacenado. 3 endpoints. Esto es evaluación de clasificadores; para estadísticas descriptivas y regresión use una API de estadísticas y para pruebas de hipótesis una API de inferencia.

api.oanor.com/classifier-api

El ecosistema de paquetes de R — CRAN, la Red Integral de Archivos de R — como una API. Consulte cualquier paquete de R para obtener su título, descripción, versión, licencia, mantenedor y autor, enlaces a la página principal y al rastreador de errores, y su árbol de dependencias completo (depende, importa, sugiere, linkingTo); lea el historial completo de versiones de un paquete con fechas de publicación; busque en todo el registro de CRAN por palabra clave; y obtenga estadísticas de descarga (último día, semana o mes, con una serie diaria opcional) directamente de los registros oficiales de descarga de CRAN. Cubre los ~22,000 paquetes en CRAN, desde ggplot2, dplyr y data.table hasta jsonlite, shiny y el amplio tidyverse. En vivo desde los servicios oficiales de la comunidad R (crandb, search.r-pkg.org, cranlogs). Ideal para paneles de paquetes, herramientas de dependencias y cadena de suministro, portales de desarrolladores de ciencia de datos y análisis del ecosistema R. Datos abiertos de CRAN.

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