[Feature Request] Statistical distributions roadmap
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- fsharp
- Área
- data
Línea de trabajo
Revisa las implementaciones de distribuciones existentes enlazadas en src/FSharp.Stats/Distributions/Continuous y Discrete, y después elige un elemento aún no marcado, como Cauchy, logistic, Lorentzian o Weibull. El issue no identifica un punto de entrada específico, pruebas ni criterios de aceptación, por lo que primero habría que definir el alcance de la distribución y las expectativas de validación para poder completar el trabajo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Statistical distributions
- bernoulli
- beta
- binomial
- Cauchy
- chi
- chi-square
- exponential
- F-distribution
- gamma
- hypergeometric
- Kolmogorov-Smirnov #89
- logistic
- lognormal
- Lorentzian
- multivariate normal
- negative binomial (missing tests #256)
- normal
- Poisson
- Student's
- Weibull
- studentized range (missing fields)
- Lenguaje dominante
- F#
- Estrellas
- 228
- Forks
- 58
- Merge medio
- 2 d 7 h
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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