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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 la línea explica), 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 puramente local — 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.

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Classifier-evaluation maths as an API, computed locally and deterministically. The confusion endpoint turns the four cells of a binary confusion matrix — true and false positives and negatives — into the full metric suite: accuracy, precision, recall (sensitivity), specificity, the F1 score, the Matthews correlation coefficient (robust to class imbalance), balanced accuracy, negative predictive value, the false-positive and false-negative rates and the prevalence. The diagnostic endpoint applies Bayes' theorem to a medical or screening test: from its sensitivity, specificity and the prevalence (pre-test probability) it gives the positive and negative predictive values, the positive and negative likelihood ratios and the diagnostic odds ratio. The fbeta endpoint computes the Fβ score from precision and recall (or from the raw counts) for any β — β = 1 is F1, larger β weights recall, smaller β weights precision. Metrics whose denominator is zero are returned as null rather than erroring. Everything is computed locally and deterministically, so it is instant and private. Ideal for machine-learning, data-science, medical-testing and analytics app developers, model-evaluation and screening tools, and statistics education. Pure local computation — no key, no third-party service, instant. Live, nothing stored. 3 endpoints. This is classifier evaluation; for descriptive statistics and regression use a statistics API and for hypothesis tests an inference API.

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El ecosistema de paquetes R — CRAN, la Red Integral de Archivos R — como una API. Busque cualquier paquete R por 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, enlaza a); 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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