| Directional-package | 这是一个R包，它提供了方向数据的统计分析方法，包括海量（非常大规模）的方向数据。 | ||
| acg | （超）球面分布的极大似然估计 | ||
| Arotation | 给定旋转矩阵的旋转轴和旋转角 | ||
| bic.mixvmf | BIC在基于von Mises-Fisher分布的混合模型聚类中选择组分的数量 | ||
| circ.cor1 | 两个循环变量之间的循环关联 | ||
| circ.cor2 | 两个循环变量之间的循环关联 | ||
| circ.cors1 | 两个循环变量之间的循环关联 | ||
| circ.summary | 循环数据的摘要统计信息 | ||
| circexp.mle | 一些圆分布的极大似然估计 | ||
| circlin.cor | 循环线性相关 | ||
| circpurka.density | 某些圆分布的密度 | ||
| colspml.mle | 角高斯分布和von Mises-Fisher分布的逐列极大似然估计 | ||
| colvm.mle | 角高斯分布和von Mises-Fisher分布的逐列极大似然估计 | ||
| conc.test | 一种检验g个样品之间浓度参数相等性的试验，其中g>=2表示循环数据 | ||
| cosap | 余弦到方位角和倾角的转换 | ||
| cosnn | 利用cosinus距离确定k近邻 | ||
| dirda.cv | 估计分类率的交叉验证 | ||
| dirknn | 基于弧余弦距离的k-NN算法 | ||
| dirknn.tune | 利用弧余弦距离的k-NN算法。调整k neigbours | ||
| embed.aov | 超球面数据的方差分析 | ||
| embed.boot | （超）球面数据的Bootstrap双样本均值检验 | ||
| embed.circaov | 循环数据的方差分析 | ||
| embed.perm | 基于置换的（超）球面数据二样本均值检验 | ||
| embedcirc.boot | 循环数据的Bootstrap二样本均值检验 | ||
| embedcirc.perm | 基于置换的循环数据二样本均值检验 | ||
| ESAG.da | 估计ESAG分布下定向数据判别分析分类率的交叉验证 | ||
| ESAGda.pred | 基于ESAGD分布的判别分析预测新观测值 | ||
| ESAGdensity | 球形Kent和ESAG分布的密度 | ||
| ESAGmle | ESAG分布的极大似然估计 | ||
| ESAGsim | 从ESAG分布生成随机值 | ||
| etoa | 将单位矢量转换为角度数据 | ||
| euclid | 欧氏变换 | ||
| euclid.inv | 欧氏变换的逆 | ||
| eul2rot | 从欧拉角构造SO（3）上的旋转矩阵。 | ||
| f.rbing | 从宾汉分布模拟 | ||
| fb.saddle | Fisher-Bingham分布的鞍点逼近 | ||
| fishkent | von-Mises-Fisher分布对Kent分布的假设检验 | ||
| ggvm | 几何广义von-Mises分布的极大似然估计 | ||
| group.gof | 分组数据的拟合优度检验 | ||
| group.vm | 分组循环数据的摘要统计信息 | ||
| habeck.rot | 用Habeck算法生成三维随机旋转。 | ||
| hcf.aov | 超球面数据的方差分析 | ||
| hcf.boot | （超）球面数据的Bootstrap双样本均值检验 | ||
| hcf.circaov | 循环数据的方差分析 | ||
| hcf.perm | 基于置换的（超）球面数据二样本均值检验 | ||
| hcfcirc.boot | 循环数据的Bootstrap二样本均值检验 | ||
| hcfcirc.perm | 基于置换的循环数据二样本均值检验 | ||
| het.aov | 超球面数据的方差分析 | ||
| het.boot | （超）球面数据的Bootstrap双样本均值检验 | ||
| het.circaov | 循环数据的方差分析 | ||
| het.perm | 基于置换的（超）球面数据二样本均值检验 | ||
| hetcirc.boot | 循环数据的Bootstrap二样本均值检验 | ||
| hetcirc.perm | 基于置换的循环数据二样本均值检验 | ||
| iag.density | 某些（超）球形分布的密度 | ||
| iag.mle | （超）球面分布的极大似然估计 | ||
| iag.reg | 使用投影正态分布或von Mises-Fisher分布的球面回归 | ||
| iagesag | IAG分布对ESAG分布的假设检验 | ||
| kent.contour | 肯特分布等高线图，无任何数据 | ||
| kent.datacontour | 某些数据的肯特分布等值线图 | ||
| kent.density | 球形Kent和ESAG分布的密度 | ||
| kent.logcon | 肯特分布归一化常数的对数 | ||
| kent.mle | 肯特分布的极大似然估计 | ||
| knn.reg | 具有欧氏或（超）球形响应和或预测变量的k-NN回归 | ||
| knnreg.tune | 具有欧氏或（超）球形响应和/或预测变量的k-NN回归的调整 | ||
| kuiper | 圆形数据的均匀性试验。 | ||
| lambert | 朗伯等面积投影 | ||
| lambert.inv | 兰伯特等面积投影的逆 | ||
| lr.aov | 超球面数据的方差分析 | ||
| lr.boot | （超）球面数据的Bootstrap双样本均值检验 | ||
| lr.circaov | 循环数据的方差分析 | ||
| lr.perm | 基于置换的（超）球面数据二样本均值检验 | ||
| lrcirc.boot | 循环数据的Bootstrap二样本均值检验 | ||
| lrcirc.perm | 基于置换的循环数据二样本均值检验 | ||
| makefolds | 为交叉验证生成随机折叠 | ||
| matrixfisher.mle | SO（3）上矩阵Fisher分布的极大似然估计 | ||
| meandir.test | 给定平均方向的试验 | ||
| mediandir | 球面和超球面中值的快速计算 | ||
| mediandir_2 | 球面和超球面中值的快速计算 | ||
| mix.vmf | Von Mises-Fisher分布的混合 | ||
| mixvmf.contour | 仅适用于球形数据的von Mises-Fisher混合分布模型的等高线图。 | ||
| multispml.mle | 多样本圆分布的极大似然估计 | ||
| multivm.mle | 多样本圆分布的极大似然估计 | ||
| multivmf | （超）球面分布的极大似然估计 | ||
| purka.density | 某些（超）球形分布的密度 | ||
| purka.mle | Purkayashta分布的极大似然估计 | ||
| pvm | von Mises-Fisher分布的概率密度函数 | ||
| quat2rot | 在SO（3）上将无符号单位四元数转换为旋转矩阵 | ||
| racg | 角中心高斯随机值模拟 | ||
| rayleigh | 瑞利均匀性检验 | ||
| rbingham | 用任意对称矩阵a模拟Bingham分布 | ||
| read.fbm | 以文件备份的大矩阵形式读取文件 | ||
| rfb | 球形Fisher-Bingham分布随机值的模拟 | ||
| rkent | 球形肯特分布随机值的模拟 | ||
| rmatrixfisher | SO（3）上矩阵Fisher分布的模拟 | ||
| rmixvmf | 混合von-Mises-Fisher分布的随机值模拟 | ||
| rot.matrix | 旋转轴和旋转角的旋转矩阵 | ||
| rot2eul | 从SO（3）上的旋转矩阵计算欧拉角。 | ||
| rot2quat | 将SO（3）上的旋转矩阵转换为无符号单位四元数 | ||
| rotation | 旋转矩阵沿另一个方向旋转一个球面矢量 | ||
| rsop | SO（p）中矩阵的随机抽样 | ||
| rspml | 圆形分布的随机值模拟 | ||
| rvmf | 基于von-Mises-Fisher分布的随机值模拟 | ||
| rvonmises | 圆形分布的随机值模拟 | ||
| rwrapcauchy | 圆形分布的随机值模拟 | ||
| spher.cor | 球面相关 | ||
| spher.reg | 球面回归 | ||
| spherconc.test | 球形数据浓度参数相等性检验 | ||
| sphereplot | 球面数据的交互式三维绘图 | ||
| spml.density | 某些圆分布的密度 | ||
| spml.fbed | 基于SPML回归的循环数据前向后早落选择 | ||
| spml.mle | 一些圆分布的极大似然估计 | ||
| spml.nb | 面向方向数据的朴素贝叶斯分类器 | ||
| spml.reg | 圆回归或角回归 | ||
| spml.regs | 许多简单的圆回归或角回归 | ||
| spmlnb.pred | 循环数据的朴素贝叶斯分类器预测 | ||
| tang.conc | 一种检验g个样品之间浓度参数相等性的试验，其中g>=2表示循环数据 | ||
| vec | 给定角度的单位向量 | ||
| visual.check | 目视检查矩阵Fisher样本生成是否正确。 | ||
| vm.density | 某些圆分布的密度 | ||
| vm.kde | 基于von-Mises核的循环数据核密度估计 | ||
| vm.nb | 面向方向数据的朴素贝叶斯分类器 | ||
| vmf | （超）球面分布的极大似然估计 | ||
| vmf.contour | 球面上von Mises-Fisher分布的等高线图 | ||
| vmf.da | 假设von Mises-Fisher分布的定向数据判别分析分类率估计的交叉验证 | ||
| vmf.density | 某些（超）球形分布的密度 | ||
| vmf.kde | 基于von-Mises-Fisher核的（超）球面数据核密度估计 | ||
| vmf.kerncontour | 基于von-Mises-Fisher核密度估计的球面数据等值线图 | ||
| vmf.reg | 使用投影正态分布或von Mises-Fisher分布的球面回归 | ||
| vmfda.pred | 基于von-Mises-Fisher分布的判别分析预测新观测值 | ||
| vmfkde.tune | 超球面数据von-Mises-Fisher核带宽参数的调整 | ||
| vmkde.tune | 循环数据von-Mises核带宽参数的调整 | ||
| vmnb.pred | 循环数据的朴素贝叶斯分类器预测 | ||
| watson | 圆形数据的均匀性试验。 | ||
| wood.mle | 球面上木材双峰分布的极大似然估计 | ||
| wrapcauchy | 一些圆分布的极大似然估计 | ||
| wrapcauchy.density | 某些圆分布的密度 |