jStat是一个Javascript库，为开发人员提供了统计功能和在浏览器中绘制相应图形的特性。jStat能够在所有浏览器中执行统计操作，它需要jQuery和绘制数据的插件。jStat是开源统计语言和环境R的部分移植版。
InfoQ采访了Matthew Williams（英国伯明翰阿斯顿大学研究员、jStat团队成员），了解jStat提供的功能：
jStat的核心基于向量和矩阵（很像MatLab）。基本单元是矩阵，可以通过jStat函数(j$)来创建：
§ var matrix = j$([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
每一个矩阵包含许多方法，包括加法、除法、乘法、减法、对角线、反对角线、转置、点积、正规化、最小值、最大值、平均值和中间值等。
概率发布包括：正态、对数正态、β、γ、韦伯、柯西、卡方、指数、帕雷托、student T等。每一种概率分布都可以计算PDF、CDF并且在给定X值（或者矩阵值）对CDF反向计算。你也可以计算平均值、中间值、取模、标准差和方差。同时， 所有分布都能够产生随机样本。
jStat还包括了许多“特殊”的函数，包括：伽马函数、反伽马函数、贝塔函数、反贝塔函数、不完全贝塔函数、对数伽马函数、反不完全伽马函数、误 差函数、余误差函数、逆余误差函数。它还包含了一些随机数生成器：randn（正态分布的随机样本）和randg（伽马分布的随机样本）。
阿斯顿大学的在读学生Tushar Gupta在今天夏天添加了一些其他功能，如使用Nelder-Mead和非线性共轭梯度算法做优化、线性代数函数包括积分、微分和插值。
jStat项目相对年轻，最缺乏的是丰富的绘图功能，计划在未来添加。之前没有清晰的路线图，jStat团队决定未来要做计划，包括提供一个插件体系，支持对项目感兴趣的人扩展它。Williams表示：
jStat未来有很多计划。我们正在开发一个回归包，为更复杂的贝叶斯方法提供简单的线性回归。而且，还要提供一些更复杂的绘图功能，包括多元变量绘制（3D）。同时，进一步的设想是创建一个全交互式的jStat环境。
就像cloud9是一个在线IDE一样，jStat希望提供一个在线Matlab/R的环境，跟踪变量、交互绘图和保存、恢复工作。
我们也希望创建一个插件体系，其他人可以为jStat创建扩展插件。我认为如果插件系统完善，jStat会有巨大的潜力。
至于官方路线图，目前还很困难。现在我们正忙于重构和记录修改历史，一旦完成这些工作，我们会更新jStat网站并提供教程。希望未来几个月能够实现这个目标，往前迈一大步。如果达到这个里程碑，我们会更好地计划jStat的未来。
源代码可以从这里Github/jstat查看，基于MIT license授权。
对于更强壮和成熟的统计解决方案，可以使用R——完整的框架，可以执行所有的统计运算和绘制（支持Unix、Mac和Windows）。但是R适合编写原生统计应用，而jStat适合轻量级跨浏览器web应用（不需要R提供的所有功能）。（jStat的精简版本有40KB，而R的Widnows安装包有39MB）。