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Stats-flutter v1.4.0 · 统计能力升级

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@Maicarons Maicarons released this 17 Oct 00:43
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app-v1.4.0
7c8a39d

Stats-flutter v1.4.0 · 统计能力升级 / Statistical capability upgrade

v1.3.1 收尾了表现层，这一版回到「会不会算、算得对不对」：统计内核 statkit 升到 0.5.0（新增 4 个过程、修掉 2 处缺陷），数据层补上 5 个 SPSS / PSPP 命令，并把「哪些个案参与计算」从零散实现收敛成一套写清楚、有对拍的口径。

注意：本版修正了若干统计口径（Levene 改为对组均值、Mann-Whitney 补结校正、多变量按个案对齐、二元 logistic 的 IRLS），与旧版本数值不同之处请以本版本为准，逐条见下方「口径修正」。

亮点 / Highlights — M1：statkit 0.5.0

  • 有序趋势检验 Jonckheere-Terpstra（分组本身有序时的单调趋势；结对计数 O(n log n)、含结校正方差、支持频数权重、单尾 p 在 extra['pOneTail']）
  • 置换检验：Permutation.random / Permutation.exact、两独立样本均值差、配对差；p 用 (1 + #{|s| ≥ |obs|}) / (1 + B)（Phipson & Smyth 2010），固定默认种子保证可复现，小样本可精确枚举
  • Lilliefors 校正的正态性检验 p（参数由样本估计时，原先的渐近 p 几乎不会拒绝）
  • 多项 logistic 回归（三分类及以上名义因变量，softmax + IRLS，Wald / OR）
  • 协方差分析 ANCOVA（控制协变量后的组间比较，Type III 平方和）
  • 新增过程均标注 @experimental：次版本内接口可能调整

亮点 / Highlights — M2：数据层命令

  • RANK 补全：/RANK /N /RFRACTION /PROPORTION /PERCENT /NORMAL /NTILES(k)、/TIES=MEAN|LOW|HIGH|CONDENSE、升 / 降序、/INTO 自定义目标变量名
  • AUTORECODE：字符串与数值统一编码 1..k 并自动加值标签；用户缺失值恒排最后、缺失码超过 3 个自动改用缺失范围（与 PSPP 一致）
  • SAMPLE：按比例抽样，或 SAMPLE n FROM N 精确抽 n 个，/SEED= 可复现
  • MRSETS 多重响应集：MDGROUP / MCGROUP 定义，/DISPLAY、/FREQUENCIES、/CROSSTABS、/DELETE；响应表同时给出应答数与应答个案数两个分母
  • COMBINE FILES：ADD FILES 纵向追加、MATCH FILES /BY 横向匹配（哈希连接，不要求输入已排序），/IN= 生成来源指示变量，/KEEP /DROP /RENAME 调整变量；字典按 PSPP merge_dictionaries 规则合并（先出现的文件胜出、字符串宽度取最大、类型冲突报错）
  • 这些命令既能在语法编辑器里执行，也有图形化入口（数据页菜单「合并数据集…」）

亮点 / Highlights — M5：口径复核、PSPP 对拍与性能基准

  • 缺失值口径收敛为五条规则并逐过程文档化（新增文档页「缺失值口径 / Missing values」）：A 单变量过程只看该变量；B 多变量过程按个案对齐（相关矩阵成对删除，需要完整个案的过程整行删除）；C 加权统计要求值与权重都有效；D 分组变量或分析变量缺失的个案不入任何组；E 分类过程把用户缺失值计为「缺失」而非一个类别
  • 顺带修掉一处多变量个案错位缺陷：此前部分过程先各自过滤列、再按位置截断，变量之间会错开一格
  • 与 PSPP 2.1.2 对拍：期望值取自 PSPP 源码树自带测试的期望输出（AUTORECODE、RANK、ONEWAY、CORRELATIONS 成对删除、NPAR TESTS Mann-Whitney），固化进 CI 每次运行
  • 性能基准：10 万行 × 5 列的核心分析路径逐步计时（本机总耗时 497 ms），CI 中作为 continue-on-error 的影子任务，只告警、不挡发布

口径修正 / Statistical conventions

  • Levene 方差齐性改为以组均值为中心（PSPP 与 SPSS 的 ONEWAY / T-TEST / GLM 口径）；此前用的组中位数是 Brown-Forsythe，现由 useMean: false 提供
  • Mann-Whitney U 的渐近方差补上结校正 σ² = n1·n2·[(n+1)/12 − Σ(t³−t)/(12·n·(n−1))]，p 用 2·Φ(z)（PSPP 的 Asymp. Sig.（双尾）），报告里的 Z 与 p 由此自洽；连续性校正后的 Z / p（SPSS、R correct = TRUE）另存于 extra['zContinuityCorrected'] / extra['pContinuityCorrected']
  • 二元 logistic 回归：IRLS 迭代此前在两点之间振荡、截距标准误取了标准化尺度；系数、OR、SE、p 现在来自真正的极大似然点

质量 / Quality

  • flutter analyze：无问题；packages/statkit 的 dart analyze 通过
  • flutter test --exclude-tags "golden || benchmark"：213 项；flutter test --tags golden：17 项（Windows 生成基线）；packages/statkit 的 dart test：91 项
  • 文档站点：npm ci + npm run docs:build 通过（26 个页面，新增中英「缺失值口径」与数据层命令说明）
  • dart pub publish --dry-run：0 warnings

构建环境 / Requirements

  • Flutter 3.41.9 stable（Dart SDK ^3.11.5）
  • statkit 0.5.0（本版一并发布到 pub.dev）

产物 / Artifacts

CI 会为本次发布构建并附加：Android APK、Windows x64（zip）、Linux x64（tar.gz）、macOS（zip）。

完整变更清单 / Full changelog：git log app-v1.3.1..app-v1.4.0

Assets 6
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