python-docs-fr/library/statistics.po

# Copyright (C) 2001-2018, Python Software Foundation
# For licence information, see README file.
#
msgid ""
msgstr ""
"Project-Id-Version: Python 3\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2023-01-15 22:33+0100\n"
"PO-Revision-Date: 2022-10-18 12:34+0200\n"
"Last-Translator: Nicolas Audebert <nicolas+python@audebert.at>\n"
"Language-Team: FRENCH <traductions@lists.afpy.org>\n"
"Language: fr\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=UTF-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"X-Generator: Poedit 2.3\n"

#: library/statistics.rst:2
msgid ":mod:`statistics` --- Mathematical statistics functions"
msgstr ":mod:`statistics` — Fonctions mathématiques pour les statistiques"

#: library/statistics.rst:12
msgid "**Source code:** :source:`Lib/statistics.py`"
msgstr "**Code source :** :source:`Lib/statistics.py`"

#: library/statistics.rst:21
msgid ""
"This module provides functions for calculating mathematical statistics of "
"numeric (:class:`~numbers.Real`-valued) data."
msgstr ""
"Ce module fournit des fonctions pour le calcul de valeurs statistiques sur "
"des données numériques (valeurs réelles de la classe :class:`~numbers.Real`)."

#: library/statistics.rst:24
msgid ""
"The module is not intended to be a competitor to third-party libraries such "
"as `NumPy <https://numpy.org>`_, `SciPy <https://www.scipy.org/>`_, or "
"proprietary full-featured statistics packages aimed at professional "
"statisticians such as Minitab, SAS and Matlab. It is aimed at the level of "
"graphing and scientific calculators."
msgstr ""
"Ce module n'est pas pensé comme substitut à des bibliothèques tierces telles "
"que `NumPy <https://numpy.org>`_, `SciPy <https://www.scipy.org/>`_ ou des "
"suites logicielles propriétaires complètes à destination des statisticiens "
"professionnels comme Minitab, SAS ou Matlab. Ce module se situe au niveau "
"des calculatrices scientifiques graphiques."

#: library/statistics.rst:30
msgid ""
"Unless explicitly noted, these functions support :class:`int`, :class:"
"`float`, :class:`~decimal.Decimal` and :class:`~fractions.Fraction`. "
"Behaviour with other types (whether in the numeric tower or not) is "
"currently unsupported.  Collections with a mix of types are also undefined "
"and implementation-dependent.  If your input data consists of mixed types, "
"you may be able to use :func:`map` to ensure a consistent result, for "
"example: ``map(float, input_data)``."
msgstr ""
"À moins que cela ne soit précisé différemment, ces fonctions gèrent les "
"objets :class:`int`, :class:`float`, :class:`~decimal.Decimal` et :class:"
"`~fractions.Fraction`. Leur bon comportement avec d'autres types (numériques "
"ou non) n'est pas garanti. Le comportement de ces fonctions sur des "
"collections mixtes de différents types est indéfini et dépend de "
"l'implémentation. Si vos données comportement un mélange de plusieurs types, "
"vous pouvez utiliser :func:`map` pour vous assurer que le résultat est "
"cohérent, par exemple : ``map(float, input_data)``."

#: library/statistics.rst:38
msgid ""
"Some datasets use ``NaN`` (not a number) values to represent missing data. "
"Since NaNs have unusual comparison semantics, they cause surprising or "
"undefined behaviors in the statistics functions that sort data or that count "
"occurrences.  The functions affected are ``median()``, ``median_low()``, "
"``median_high()``, ``median_grouped()``, ``mode()``, ``multimode()``, and "
"``quantiles()``.  The ``NaN`` values should be stripped before calling these "
"functions::"
msgstr ""

#: library/statistics.rst:68
msgid "Averages and measures of central location"
msgstr "Moyennes et mesures de la tendance centrale"

#: library/statistics.rst:70
msgid ""
"These functions calculate an average or typical value from a population or "
"sample."
msgstr ""
"Ces fonctions calculent une moyenne ou une valeur typique à partir d'une "
"population ou d'un échantillon."

#: library/statistics.rst:74
msgid ":func:`mean`"
msgstr ":func:`mean`"

#: library/statistics.rst:74
msgid "Arithmetic mean (\"average\") of data."
msgstr "Moyenne arithmétique des données."

#: library/statistics.rst:75
msgid ":func:`fmean`"
msgstr ":func:`fmean`"

#: library/statistics.rst:75
#, fuzzy
msgid "Fast, floating point arithmetic mean, with optional weighting."
msgstr "Moyenne arithmétique rapide en calcul à virgule flottante."

#: library/statistics.rst:76
msgid ":func:`geometric_mean`"
msgstr ":func:`geometric_mean`"

#: library/statistics.rst:76
msgid "Geometric mean of data."
msgstr "Moyenne géométrique des données."

#: library/statistics.rst:77
msgid ":func:`harmonic_mean`"
msgstr ":func:`harmonic_mean`"

#: library/statistics.rst:77
msgid "Harmonic mean of data."
msgstr "Moyenne harmonique des données."

#: library/statistics.rst:78
msgid ":func:`median`"
msgstr ":func:`median`"

#: library/statistics.rst:78
msgid "Median (middle value) of data."
msgstr "Médiane (valeur centrale) des données."

#: library/statistics.rst:79
msgid ":func:`median_low`"
msgstr ":func:`median_low`"

#: library/statistics.rst:79
msgid "Low median of data."
msgstr "Médiane basse des données."

#: library/statistics.rst:80
msgid ":func:`median_high`"
msgstr ":func:`median_high`"

#: library/statistics.rst:80
msgid "High median of data."
msgstr "Médiane haute des données."

#: library/statistics.rst:81
msgid ":func:`median_grouped`"
msgstr ":func:`median_grouped`"

#: library/statistics.rst:81
msgid "Median, or 50th percentile, of grouped data."
msgstr ""
"Médiane de données groupées, calculée comme le 50\\ :sup:`e` percentile."

#: library/statistics.rst:82
msgid ":func:`mode`"
msgstr ":func:`mode`"

#: library/statistics.rst:82
msgid "Single mode (most common value) of discrete or nominal data."
msgstr ""
"Mode principal (la valeur la plus représentée) de données discrètes ou "
"nominales."

#: library/statistics.rst:83
msgid ":func:`multimode`"
msgstr ":func:`multimode`"

#: library/statistics.rst:83
#, fuzzy
msgid "List of modes (most common values) of discrete or nominal data."
msgstr ""
"Liste des modes (les valeurs les plus représentées) de données discrètes ou "
"nominales."

#: library/statistics.rst:84
msgid ":func:`quantiles`"
msgstr ":func:`quantiles`"

#: library/statistics.rst:84
msgid "Divide data into intervals with equal probability."
msgstr "Divise les données en intervalles de même probabilité."

#: library/statistics.rst:88
msgid "Measures of spread"
msgstr "Mesures de la dispersion"

#: library/statistics.rst:90
msgid ""
"These functions calculate a measure of how much the population or sample "
"tends to deviate from the typical or average values."
msgstr ""
"Ces fonctions mesurent la tendance de la population ou d'un échantillon à "
"dévier des valeurs typiques ou des valeurs moyennes."

#: library/statistics.rst:94
msgid ":func:`pstdev`"
msgstr ":func:`pstdev`"

#: library/statistics.rst:94
msgid "Population standard deviation of data."
msgstr "Écart-type de la population."

#: library/statistics.rst:95
msgid ":func:`pvariance`"
msgstr ":func:`pvariance`"

#: library/statistics.rst:95
msgid "Population variance of data."
msgstr "Variance de la population."

#: library/statistics.rst:96
msgid ":func:`stdev`"
msgstr ":func:`stdev`"

#: library/statistics.rst:96
msgid "Sample standard deviation of data."
msgstr "Écart-type d'un échantillon."

#: library/statistics.rst:97
msgid ":func:`variance`"
msgstr ":func:`variance`"

#: library/statistics.rst:97
msgid "Sample variance of data."
msgstr "Variance d'un échantillon."

#: library/statistics.rst:101
msgid "Statistics for relations between two inputs"
msgstr ""

#: library/statistics.rst:103
msgid ""
"These functions calculate statistics regarding relations between two inputs."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:106
#, fuzzy
msgid ":func:`covariance`"
msgstr ":func:`variance`"

#: library/statistics.rst:106
#, fuzzy
msgid "Sample covariance for two variables."
msgstr "Variance d'un échantillon."

#: library/statistics.rst:107
#, fuzzy
msgid ":func:`correlation`"
msgstr ":func:`mean`"

#: library/statistics.rst:107
msgid "Pearson's correlation coefficient for two variables."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:108
msgid ":func:`linear_regression`"
msgstr ":func:`linear_regression`"

#: library/statistics.rst:108
msgid "Slope and intercept for simple linear regression."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:113
msgid "Function details"
msgstr "Détails des fonctions"

#: library/statistics.rst:115
msgid ""
"Note: The functions do not require the data given to them to be sorted. "
"However, for reading convenience, most of the examples show sorted sequences."
msgstr ""
"Note : les fonctions ne requièrent pas que les données soient ordonnées. "
"Toutefois, pour en faciliter la lecture, les exemples utiliseront des "
"séquences croissantes."

#: library/statistics.rst:120
msgid ""
"Return the sample arithmetic mean of *data* which can be a sequence or "
"iterable."
msgstr ""
"Renvoie la moyenne arithmétique de l'échantillon *data* qui peut être une "
"séquence ou un itérable."

#: library/statistics.rst:122
msgid ""
"The arithmetic mean is the sum of the data divided by the number of data "
"points.  It is commonly called \"the average\", although it is only one of "
"many different mathematical averages.  It is a measure of the central "
"location of the data."
msgstr ""
"La moyenne arithmétique est la somme des valeurs divisée par le nombre "
"d'observations. Il s'agit de la valeur couramment désignée comme la "
"« moyenne » bien qu'il existe de multiples façons de définir "
"mathématiquement la moyenne. C'est une mesure de la tendance centrale des "
"données."

#: library/statistics.rst:127
msgid "If *data* is empty, :exc:`StatisticsError` will be raised."
msgstr "Une erreur :exc:`StatisticsError` est levée si *data* est vide."

#: library/statistics.rst:129
msgid "Some examples of use:"
msgstr "Exemples d'utilisation :"

#: library/statistics.rst:148
#, fuzzy
msgid ""
"The mean is strongly affected by `outliers <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Outlier>`_ and is not necessarily a typical example of the data points. For "
"a more robust, although less efficient, measure of `central tendency "
"<https://en.wikipedia.org/wiki/Central_tendency>`_, see :func:`median`."
msgstr ""
"La moyenne arithmétique est fortement impactée par la présence de valeurs "
"aberrantes et n'est pas un estimateur robuste de la tendance centrale : la "
"moyenne n'est pas nécessairement un exemple représentatif de l'échantillon. "
"Voir :func:`median` et :func:`mode` pour des mesures plus robustes de la "
"tendance centrale."

#: library/statistics.rst:154
msgid ""
"The sample mean gives an unbiased estimate of the true population mean, so "
"that when taken on average over all the possible samples, ``mean(sample)`` "
"converges on the true mean of the entire population.  If *data* represents "
"the entire population rather than a sample, then ``mean(data)`` is "
"equivalent to calculating the true population mean μ."
msgstr ""
"La moyenne de l'échantillon est une estimation non biaisée de la moyenne de "
"la véritable population. Ainsi, en calculant la moyenne sur tous les "
"échantillons possibles, ``mean(sample)`` converge vers la moyenne réelle de "
"la population entière. Si *data* est une population entière plutôt qu'un "
"échantillon, alors ``mean(data)`` équivaut à calculer la véritable moyenne μ."

#: library/statistics.rst:163
msgid "Convert *data* to floats and compute the arithmetic mean."
msgstr ""
"Convertit *data* en nombres à virgule flottante et calcule la moyenne "
"arithmétique."

#: library/statistics.rst:165
msgid ""
"This runs faster than the :func:`mean` function and it always returns a :"
"class:`float`.  The *data* may be a sequence or iterable.  If the input "
"dataset is empty, raises a :exc:`StatisticsError`."
msgstr ""
"Cette fonction est plus rapide que :func:`mean` et renvoie toujours un :"
"class:`float`. *data* peut être une séquence ou un itérable. Si les données "
"d'entrée sont vides, la fonction lève une erreur :exc:`StatisticsError`."

#: library/statistics.rst:174
msgid ""
"Optional weighting is supported.  For example, a professor assigns a grade "
"for a course by weighting quizzes at 20%, homework at 20%, a midterm exam at "
"30%, and a final exam at 30%:"
msgstr ""

#: library/statistics.rst:185
msgid ""
"If *weights* is supplied, it must be the same length as the *data* or a :exc:"
"`ValueError` will be raised."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:258
msgid "Added support for *weights*."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:196
msgid "Convert *data* to floats and compute the geometric mean."
msgstr ""
"Convertit *data* en nombres à virgule flottante et calcule la moyenne "
"géométrique."

#: library/statistics.rst:198
msgid ""
"The geometric mean indicates the central tendency or typical value of the "
"*data* using the product of the values (as opposed to the arithmetic mean "
"which uses their sum)."
msgstr ""
"La moyenne géométrique mesure la tendance centrale ou la valeur typique de "
"*data* en utilisant le produit des valeurs (par opposition à la moyenne "
"arithmétique qui utilise la somme)."

#: library/statistics.rst:202
msgid ""
"Raises a :exc:`StatisticsError` if the input dataset is empty, if it "
"contains a zero, or if it contains a negative value. The *data* may be a "
"sequence or iterable."
msgstr ""
"Lève une erreur :exc:`StatisticsError` si les données sont vides, si elles "
"contiennent un zéro ou une valeur négative. *data* peut être une séquence ou "
"un itérable."

#: library/statistics.rst:206
msgid ""
"No special efforts are made to achieve exact results. (However, this may "
"change in the future.)"
msgstr ""
"Aucune mesure particulière n'est prise pour garantir que le résultat est "
"parfaitement exact (cela peut toutefois changer dans une version future)."

#: library/statistics.rst:219
#, fuzzy
msgid ""
"Return the harmonic mean of *data*, a sequence or iterable of real-valued "
"numbers.  If *weights* is omitted or *None*, then equal weighting is assumed."
msgstr ""
"Renvoie la moyenne harmonique de *data*, une séquence ou un itérable de "
"nombres réels."

#: library/statistics.rst:223
#, fuzzy
msgid ""
"The harmonic mean is the reciprocal of the arithmetic :func:`mean` of the "
"reciprocals of the data. For example, the harmonic mean of three values *a*, "
"*b* and *c* will be equivalent to ``3/(1/a + 1/b + 1/c)``.  If one of the "
"values is zero, the result will be zero."
msgstr ""
"La moyenne harmonique est l'inverse de la moyenne arithmétique :func:`mean` "
"des inverses. Par exemple, la moyenne harmonique de trois valeurs *a*, *b* "
"et *c* vaut ``3/(1/a + 1/b + 1/c)``. Si une des valeurs est nulle, alors le "
"résultat est zéro."

#: library/statistics.rst:228
#, fuzzy
msgid ""
"The harmonic mean is a type of average, a measure of the central location of "
"the data.  It is often appropriate when averaging ratios or rates, for "
"example speeds."
msgstr ""
"La moyenne harmonique est un type de moyenne, une mesure de la tendance "
"centrale des données. Elle est généralement appropriée pour calculer des "
"moyennes de taux ou de proportions, par exemple des vitesses."

#: library/statistics.rst:232
msgid ""
"Suppose a car travels 10 km at 40 km/hr, then another 10 km at 60 km/hr. "
"What is the average speed?"
msgstr ""
"Supposons qu'une voiture parcoure 10 km à 40 km/h puis 10 km à 60 km/h. "
"Quelle a été sa vitesse moyenne ?"

#: library/statistics.rst:240
#, fuzzy
msgid ""
"Suppose a car travels 40 km/hr for 5 km, and when traffic clears, speeds-up "
"to 60 km/hr for the remaining 30 km of the journey. What is the average "
"speed?"
msgstr ""
"Supposons qu'une voiture parcoure 10 km à 40 km/h puis 10 km à 60 km/h. "
"Quelle a été sa vitesse moyenne ?"

#: library/statistics.rst:249
#, fuzzy
msgid ""
":exc:`StatisticsError` is raised if *data* is empty, any element is less "
"than zero, or if the weighted sum isn't positive."
msgstr ""
"Une erreur :exc:`StatisticsError` est levée si *data* est vide ou si l'un de "
"ses éléments est inférieur à zéro."

#: library/statistics.rst:252
msgid ""
"The current algorithm has an early-out when it encounters a zero in the "
"input.  This means that the subsequent inputs are not tested for validity.  "
"(This behavior may change in the future.)"
msgstr ""
"L'algorithme actuellement implémenté s'arrête prématurément lors de la "
"rencontre d'un zéro dans le parcours de l'entrée. Cela signifie que la "
"validité des valeurs suivantes n'est pas testée (ce comportement est "
"susceptible de changer dans une version future)."

#: library/statistics.rst:263
msgid ""
"Return the median (middle value) of numeric data, using the common \"mean of "
"middle two\" method.  If *data* is empty, :exc:`StatisticsError` is raised. "
"*data* can be a sequence or iterable."
msgstr ""
"Renvoie la médiane (la valeur centrale) de données numériques en utilisant "
"la méthode classique « moyenne des deux du milieu ». Lève une erreur :exc:"
"`StatisticsError` si *data* est vide. *data* peut être une séquence ou un "
"itérable."

#: library/statistics.rst:267
msgid ""
"The median is a robust measure of central location and is less affected by "
"the presence of outliers.  When the number of data points is odd, the middle "
"data point is returned:"
msgstr ""
"La médiane est une mesure robuste de la tendance centrale et est moins "
"sensible à la présence de valeurs aberrantes que la moyenne. Lorsque le "
"nombre d'observations est impair, la valeur du milieu est renvoyée :"

#: library/statistics.rst:276
msgid ""
"When the number of data points is even, the median is interpolated by taking "
"the average of the two middle values:"
msgstr ""
"Lorsque le nombre d'observations est pair, la médiane est interpolée en "
"calculant la moyenne des deux valeurs du milieu :"

#: library/statistics.rst:284
msgid ""
"This is suited for when your data is discrete, and you don't mind that the "
"median may not be an actual data point."
msgstr ""
"Cette approche est adaptée à des données discrètes à condition que vous "
"acceptiez que la médiane ne fasse pas nécessairement partie des observations."

#: library/statistics.rst:287
msgid ""
"If the data is ordinal (supports order operations) but not numeric (doesn't "
"support addition), consider using :func:`median_low` or :func:`median_high` "
"instead."
msgstr ""
"Si les données sont ordinales (elles peuvent être ordonnées) mais pas "
"numériques (elles ne peuvent être additionnées), utilisez :func:`median_low` "
"ou :func:`median_high` à la place."

#: library/statistics.rst:293
msgid ""
"Return the low median of numeric data.  If *data* is empty, :exc:"
"`StatisticsError` is raised.  *data* can be a sequence or iterable."
msgstr ""
"Renvoie la médiane basse de données numériques. Lève une erreur :exc:"
"`StatisticsError` si *data* est vide. *data* peut être une séquence ou un "
"itérable."

#: library/statistics.rst:296
msgid ""
"The low median is always a member of the data set.  When the number of data "
"points is odd, the middle value is returned.  When it is even, the smaller "
"of the two middle values is returned."
msgstr ""
"La médiane basse est toujours une valeur représentée dans les données. "
"Lorsque le nombre d'observations est impair, la valeur du milieu est "
"renvoyée. Sinon, la plus petite des deux valeurs du milieu est renvoyée."

#: library/statistics.rst:307
msgid ""
"Use the low median when your data are discrete and you prefer the median to "
"be an actual data point rather than interpolated."
msgstr ""
"Utilisez la médiane basse lorsque vos données sont discrètes et que vous "
"préférez que la médiane soit une valeur représentée dans vos observations "
"plutôt que le résultat d'une interpolation."

#: library/statistics.rst:313
msgid ""
"Return the high median of data.  If *data* is empty, :exc:`StatisticsError` "
"is raised.  *data* can be a sequence or iterable."
msgstr ""
"Renvoie la médiane haute des données. Lève une erreur :exc:`StatisticsError` "
"si *data* est vide. *data* peut être une séquence ou un itérable."

#: library/statistics.rst:316
msgid ""
"The high median is always a member of the data set.  When the number of data "
"points is odd, the middle value is returned.  When it is even, the larger of "
"the two middle values is returned."
msgstr ""
"La médiane haute est toujours une valeur représentée dans les données. "
"Lorsque le nombre d'observations est impair, la valeur du milieu est "
"renvoyée. Sinon, la plus grande des deux valeurs du milieu est renvoyée."

#: library/statistics.rst:327
msgid ""
"Use the high median when your data are discrete and you prefer the median to "
"be an actual data point rather than interpolated."
msgstr ""
"Utilisez la médiane haute lorsque vos données sont discrètes et que vous "
"préférez que la médiane soit une valeur représentée dans vos observations "
"plutôt que le résultat d'une interpolation."

#: library/statistics.rst:333
msgid ""
"Return the median of grouped continuous data, calculated as the 50th "
"percentile, using interpolation.  If *data* is empty, :exc:`StatisticsError` "
"is raised.  *data* can be a sequence or iterable."
msgstr ""
"Renvoie la médiane de données réelles groupées, calculée comme le 50\\ :sup:"
"`e` percentile (avec interpolation). Lève une erreur :exc:`StatisticsError` "
"si *data* est vide. *data* peut être une séquence ou un itérable."

#: library/statistics.rst:342
msgid ""
"In the following example, the data are rounded, so that each value "
"represents the midpoint of data classes, e.g. 1 is the midpoint of the class "
"0.5--1.5, 2 is the midpoint of 1.5--2.5, 3 is the midpoint of 2.5--3.5, "
"etc.  With the data given, the middle value falls somewhere in the class "
"3.5--4.5, and interpolation is used to estimate it:"
msgstr ""
"Dans l'exemple ci-dessous, les valeurs sont arrondies de sorte que chaque "
"valeur représente le milieu d'un groupe. Par exemple 1 est le milieu du "
"groupe 0,5 - 1, 2 est le milieu du groupe 1,5 - 2,5, 3 est le milieu de 2,5 -"
" 3,5, etc. Compte-tenu des valeurs ci-dessous, la valeur centrale se situe "
"quelque part dans le groupe 3,5 - 4,5 et est estimée par interpolation :"

#: library/statistics.rst:353
msgid ""
"Optional argument *interval* represents the class interval, and defaults to "
"1.  Changing the class interval naturally will change the interpolation:"
msgstr ""
"L'argument optionnel *interval* représente la largeur de l'intervalle des "
"groupes (par défaut, 1). Changer l'intervalle des groupes change bien sûr "
"l'interpolation :"

#: library/statistics.rst:363
msgid ""
"This function does not check whether the data points are at least *interval* "
"apart."
msgstr ""
"Cette fonction ne vérifie pas que les valeurs sont bien séparées d'au moins "
"une fois *interval*."

#: library/statistics.rst:368
msgid ""
"Under some circumstances, :func:`median_grouped` may coerce data points to "
"floats.  This behaviour is likely to change in the future."
msgstr ""
"Sous certaines conditions, :func:`median_grouped` peut convertir les valeurs "
"en nombres à virgule flottante. Ce comportement est susceptible de changer "
"dans le futur."

#: library/statistics.rst:373
msgid ""
"\"Statistics for the Behavioral Sciences\", Frederick J Gravetter and Larry "
"B Wallnau (8th Edition)."
msgstr ""
"*Statistics for the Behavioral Sciences*, Frederick J Gravetter et Larry B "
"Wallnau (8\\ :sup:`e` édition, ouvrage en anglais)."

#: library/statistics.rst:376
msgid ""
"The `SSMEDIAN <https://help.gnome.org/users/gnumeric/stable/gnumeric."
"html#gnumeric-function-SSMEDIAN>`_ function in the Gnome Gnumeric "
"spreadsheet, including `this discussion <https://mail.gnome.org/archives/"
"gnumeric-list/2011-April/msg00018.html>`_."
msgstr ""
"La fonction `SSMEDIAN <https://help.gnome.org/users/gnumeric/stable/gnumeric."
"html#gnumeric-function-SSMEDIAN>`_ du tableur Gnome Gnumeric ainsi que "
"`cette discussion <https://mail.gnome.org/archives/gnumeric-list/2011-April/"
"msg00018.html>`_."

#: library/statistics.rst:384
msgid ""
"Return the single most common data point from discrete or nominal *data*. "
"The mode (when it exists) is the most typical value and serves as a measure "
"of central location."
msgstr ""
"Renvoie la valeur la plus représentée dans la collection *data* (discrète ou "
"nominale). Ce mode, lorsqu'il existe, est la valeur la plus représentative "
"des données et est une mesure de la tendance centrale."

#: library/statistics.rst:388
msgid ""
"If there are multiple modes with the same frequency, returns the first one "
"encountered in the *data*.  If the smallest or largest of those is desired "
"instead, use ``min(multimode(data))`` or ``max(multimode(data))``. If the "
"input *data* is empty, :exc:`StatisticsError` is raised."
msgstr ""
"S'il existe plusieurs modes avec la même fréquence, cette fonction renvoie "
"le premier qui a été rencontré dans *data*. Utilisez "
"``min(multimode(data))`` ou ``max(multimode(data))`` si vous désirez le plus "
"petit mode ou le plus grand mode. Lève une erreur :exc:`StatisticsError` si "
"*data* est vide."

#: library/statistics.rst:393
msgid ""
"``mode`` assumes discrete data and returns a single value. This is the "
"standard treatment of the mode as commonly taught in schools:"
msgstr ""
"``mode`` suppose que les données sont discrètes et renvoie une seule valeur. "
"Il s'agit de la définition usuelle du mode telle qu'enseignée dans à "
"l'école :"

#: library/statistics.rst:401
msgid ""
"The mode is unique in that it is the only statistic in this package that "
"also applies to nominal (non-numeric) data:"
msgstr ""
"Le mode a la particularité d'être la seule statistique de ce module à "
"pouvoir être calculée sur des données nominales (non numériques) :"

#: library/statistics.rst:409
msgid ""
"Now handles multimodal datasets by returning the first mode encountered. "
"Formerly, it raised :exc:`StatisticsError` when more than one mode was found."
msgstr ""
"Gère désormais des jeux de données avec plusieurs modes en renvoyant le "
"premier mode rencontré. Précédemment, une erreur :exc:`StatisticsError` "
"était levée si plusieurs modes étaient trouvés."

#: library/statistics.rst:417
msgid ""
"Return a list of the most frequently occurring values in the order they were "
"first encountered in the *data*.  Will return more than one result if there "
"are multiple modes or an empty list if the *data* is empty:"
msgstr ""
"Renvoie une liste des valeurs les plus fréquentes en suivant leur ordre "
"d'apparition dans *data*. Renvoie plusieurs résultats s'il y a plusieurs "
"modes ou une liste vide si *data* est vide :"

#: library/statistics.rst:433
msgid ""
"Return the population standard deviation (the square root of the population "
"variance).  See :func:`pvariance` for arguments and other details."
msgstr ""
"Renvoie l'écart-type de la population (racine carrée de la variance de la "
"population). Voir :func:`pvariance` pour les arguments et d'autres "
"précisions."

#: library/statistics.rst:444
msgid ""
"Return the population variance of *data*, a non-empty sequence or iterable "
"of real-valued numbers.  Variance, or second moment about the mean, is a "
"measure of the variability (spread or dispersion) of data.  A large variance "
"indicates that the data is spread out; a small variance indicates it is "
"clustered closely around the mean."
msgstr ""
"Renvoie la variance de la population *data*, une séquence non-vide ou un "
"itérable de valeurs réelles. La variance, ou moment de second ordre, est une "
"mesure de la variabilité (ou dispersion) des données. Une variance élevée "
"indique une large dispersion des valeurs ; une faible variance indique que "
"les valeurs sont resserrées autour de la moyenne."

#: library/statistics.rst:450
msgid ""
"If the optional second argument *mu* is given, it is typically the mean of "
"the *data*.  It can also be used to compute the second moment around a point "
"that is not the mean.  If it is missing or ``None`` (the default), the "
"arithmetic mean is automatically calculated."
msgstr ""
"Si le second argument optionnel *mu* est n'est pas spécifié ou est ``None`` "
"(par défaut), il est remplacé automatiquement par la moyenne arithmétique. "
"Cet argument correspond en général à la moyenne de *data*. En le spécifiant "
"autrement, cela permet de calculer le moment de second ordre autour d'un "
"point qui n'est pas la moyenne."

#: library/statistics.rst:455
msgid ""
"Use this function to calculate the variance from the entire population.  To "
"estimate the variance from a sample, the :func:`variance` function is "
"usually a better choice."
msgstr ""
"Utilisez cette fonction pour calculer la variance sur une population "
"complète. Pour estimer la variance à partir d'un échantillon, utilisez "
"plutôt :func:`variance` à la place."

#: library/statistics.rst:459
msgid "Raises :exc:`StatisticsError` if *data* is empty."
msgstr "Lève une erreur :exc:`StatisticsError` si *data* est vide."

#: library/statistics.rst:531 library/statistics.rst:663
msgid "Examples:"
msgstr "Exemples :"

#: library/statistics.rst:469
msgid ""
"If you have already calculated the mean of your data, you can pass it as the "
"optional second argument *mu* to avoid recalculation:"
msgstr ""
"Si vous connaissez la moyenne de vos données, il est possible de la passer "
"comme argument optionnel *mu* lors de l'appel de fonction pour éviter de la "
"calculer une nouvelle fois :"

#: library/statistics.rst:478
msgid "Decimals and Fractions are supported:"
msgstr "La fonction gère les nombres décimaux et les fractions :"

#: library/statistics.rst:492
msgid ""
"When called with the entire population, this gives the population variance "
"σ².  When called on a sample instead, this is the biased sample variance s², "
"also known as variance with N degrees of freedom."
msgstr ""
"Cette fonction renvoie la variance de la population σ² lorsqu'elle est "
"appliquée sur la population entière. Si elle est appliquée seulement sur un "
"échantillon, le résultat est alors la variance de l'échantillon s² ou "
"variance à N degrés de liberté."

#: library/statistics.rst:496
msgid ""
"If you somehow know the true population mean μ, you may use this function to "
"calculate the variance of a sample, giving the known population mean as the "
"second argument.  Provided the data points are a random sample of the "
"population, the result will be an unbiased estimate of the population "
"variance."
msgstr ""
"Si vous connaissez d'avance la vraie moyenne de la population μ, vous pouvez "
"utiliser cette fonction pour calculer la variance de l'échantillon sachant "
"la moyenne de la population en la passante comme second argument. En "
"supposant que les observations sont issues d'un tirage aléatoire uniforme "
"dans la population, le résultat sera une estimation non biaisée de la "
"variance de la population."

#: library/statistics.rst:505
msgid ""
"Return the sample standard deviation (the square root of the sample "
"variance).  See :func:`variance` for arguments and other details."
msgstr ""
"Renvoie l'écart-type de l'échantillon (racine carrée de la variance de "
"l'échantillon). Voir :func:`variance` pour les arguments et plus de détails."

#: library/statistics.rst:516
msgid ""
"Return the sample variance of *data*, an iterable of at least two real-"
"valued numbers.  Variance, or second moment about the mean, is a measure of "
"the variability (spread or dispersion) of data.  A large variance indicates "
"that the data is spread out; a small variance indicates it is clustered "
"closely around the mean."
msgstr ""
"Renvoie la variance de l'échantillon *data*, un itérable d'au moins deux "
"valeurs réelles. La variance, ou moment de second ordre, est une mesure de "
"la variabilité (ou dispersion) des données. Une variance élevée indique que "
"les données sont très dispersées ; une variance faible indique que les "
"valeurs sont resserrées autour de la moyenne."

#: library/statistics.rst:522
msgid ""
"If the optional second argument *xbar* is given, it should be the mean of "
"*data*.  If it is missing or ``None`` (the default), the mean is "
"automatically calculated."
msgstr ""
"Si le second argument optionnel *xbar* est spécifié, celui-ci doit "
"correspondre à la moyenne de *data*. S'il n'est pas spécifié ou ``None`` "
"(par défaut), la moyenne est automatiquement calculée."

#: library/statistics.rst:526
msgid ""
"Use this function when your data is a sample from a population. To calculate "
"the variance from the entire population, see :func:`pvariance`."
msgstr ""
"Utilisez cette fonction lorsque vos données forment un échantillon d'une "
"population plus grande. Pour calculer la variance d'une population complète, "
"utilisez :func:`pvariance`."

#: library/statistics.rst:529
msgid "Raises :exc:`StatisticsError` if *data* has fewer than two values."
msgstr ""
"Lève une erreur :exc:`StatisticsError` si *data* contient moins de deux "
"éléments."

#: library/statistics.rst:539
msgid ""
"If you have already calculated the mean of your data, you can pass it as the "
"optional second argument *xbar* to avoid recalculation:"
msgstr ""
"Si vous connaissez la moyenne de vos données, il est possible de la passer "
"comme argument optionnel *xbar* lors de l'appel de fonction pour éviter de "
"la calculer une nouvelle fois :"

#: library/statistics.rst:548
msgid ""
"This function does not attempt to verify that you have passed the actual "
"mean as *xbar*.  Using arbitrary values for *xbar* can lead to invalid or "
"impossible results."
msgstr ""
"Cette fonction ne vérifie pas que la valeur passée dans l'argument *xbar* "
"correspond bien à la moyenne. Utiliser des valeurs arbitraires pour *xbar* "
"produit des résultats impossibles ou incorrects."

#: library/statistics.rst:552
msgid "Decimal and Fraction values are supported:"
msgstr "La fonction gère les nombres décimaux et les fractions :"

#: library/statistics.rst:566
msgid ""
"This is the sample variance s² with Bessel's correction, also known as "
"variance with N-1 degrees of freedom.  Provided that the data points are "
"representative (e.g. independent and identically distributed), the result "
"should be an unbiased estimate of the true population variance."
msgstr ""
"Cela correspond à la variance s² de l'échantillon avec correction de Bessel "
"(ou variance à N-1 degrés de liberté). En supposant que les observations "
"sont représentatives de la population (c'est-à-dire indépendantes et "
"identiquement distribuées), alors le résultat est une estimation non biaisée "
"de la variance."

#: library/statistics.rst:571
msgid ""
"If you somehow know the actual population mean μ you should pass it to the :"
"func:`pvariance` function as the *mu* parameter to get the variance of a "
"sample."
msgstr ""
"Si vous connaissez d'avance la vraie moyenne μ de la population, vous "
"devriez la passer à :func:`pvariance` comme paramètre *mu* pour obtenir la "
"variance de l'échantillon."

#: library/statistics.rst:577
msgid ""
"Divide *data* into *n* continuous intervals with equal probability. Returns "
"a list of ``n - 1`` cut points separating the intervals."
msgstr ""
"Divise *data* en *n* intervalles réels de même probabilité. Renvoie une "
"liste de ``n - 1`` valeurs délimitant les intervalles (les quantiles)."

#: library/statistics.rst:580
msgid ""
"Set *n* to 4 for quartiles (the default).  Set *n* to 10 for deciles.  Set "
"*n* to 100 for percentiles which gives the 99 cuts points that separate "
"*data* into 100 equal sized groups.  Raises :exc:`StatisticsError` if *n* is "
"not least 1."
msgstr ""
"Utilisez ``n = 4`` pour obtenir les quartiles (le défaut), ``n = 10`` pour "
"obtenir les déciles et ``n = 100`` pour obtenir les centiles (ce qui produit "
"99 valeurs qui séparent *data* en 100 groupes de même taille). Lève une "
"erreur :exc:`StatisticsError` si *n* est strictement inférieur à 1."

#: library/statistics.rst:585
msgid ""
"The *data* can be any iterable containing sample data.  For meaningful "
"results, the number of data points in *data* should be larger than *n*. "
"Raises :exc:`StatisticsError` if there are not at least two data points."
msgstr ""
"*data* peut être n'importe quel itérable contenant les valeurs de "
"l'échantillon. Pour que les résultats aient un sens, le nombre "
"d'observations dans l'échantillon *data* doit être plus grand que *n*. Lève "
"une erreur :exc:`StatisticsError` s'il n'y a pas au moins deux observations."

#: library/statistics.rst:589
msgid ""
"The cut points are linearly interpolated from the two nearest data points.  "
"For example, if a cut point falls one-third of the distance between two "
"sample values, ``100`` and ``112``, the cut-point will evaluate to ``104``."
msgstr ""
"Les quantiles sont linéairement interpolées à partir des deux valeurs les "
"plus proches dans l'échantillon. Par exemple, si un quantile se situe à un "
"tiers de la distance entre les deux valeurs de l'échantillon ``100`` et "
"``112``, le quantile vaudra ``104``."

#: library/statistics.rst:594
msgid ""
"The *method* for computing quantiles can be varied depending on whether the "
"*data* includes or excludes the lowest and highest possible values from the "
"population."
msgstr ""
"L'argument *method* indique la méthode à utiliser pour calculer les "
"quantiles et peut être modifié pour spécifier s'il faut inclure ou exclure "
"les valeurs basses et hautes de *data* de la population."

#: library/statistics.rst:598
msgid ""
"The default *method* is \"exclusive\" and is used for data sampled from a "
"population that can have more extreme values than found in the samples.  The "
"portion of the population falling below the *i-th* of *m* sorted data points "
"is computed as ``i / (m + 1)``.  Given nine sample values, the method sorts "
"them and assigns the following percentiles: 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, "
"70%, 80%, 90%."
msgstr ""
"La valeur par défaut pour *method* est ``\"exclusive\"`` et est applicable "
"pour des données échantillonnées dans une population dont une des valeurs "
"extrêmes peut être plus grande (respectivement plus petite) que le maximum "
"(respectivement le minimum) des valeurs de l'échantillon. La proportion de "
"la population se situant en-dessous du i\\ :sup:`e` de *m* valeurs ordonnées "
"est calculée par la formule ``i / (m + 1)``. Par exemple, en supposant 9 "
"valeurs dans l'échantillon, cette méthode les ordonne et leur associe les "
"quantiles suivants : 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%."

#: library/statistics.rst:605
msgid ""
"Setting the *method* to \"inclusive\" is used for describing population data "
"or for samples that are known to include the most extreme values from the "
"population.  The minimum value in *data* is treated as the 0th percentile "
"and the maximum value is treated as the 100th percentile. The portion of the "
"population falling below the *i-th* of *m* sorted data points is computed as "
"``(i - 1) / (m - 1)``.  Given 11 sample values, the method sorts them and "
"assigns the following percentiles: 0%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, "
"80%, 90%, 100%."
msgstr ""
"En utilisant ``\"inclusive\"`` comme valeur du paramètre *method*, on "
"suppose que *data* correspond soit à une population entière, soit que les "
"valeurs extrêmes de la population sont représentées dans l'échantillon. Le "
"minimum de *data* est alors considéré comme 0\\ :sup:`e` centile et le "
"maximum comme 100\\ :sup:`e` centile. La proportion de la population se "
"situant sous la i\\ :sup:`e` valeur de *m* valeurs ordonnées est calculée "
"par la formule ``(i - 1)/(m - 1)``. En supposant que l'on a 11 valeurs dans "
"l'échantillon, cette méthode les ordonne et leur associe les quantiles "
"suivants : 0%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, 100%."

#: library/statistics.rst:629
msgid ""
"Return the sample covariance of two inputs *x* and *y*. Covariance is a "
"measure of the joint variability of two inputs."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:632
msgid ""
"Both inputs must be of the same length (no less than two), otherwise :exc:"
"`StatisticsError` is raised."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:653
msgid ""
"Return the `Pearson's correlation coefficient <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Pearson_correlation_coefficient>`_ for two inputs. Pearson's correlation "
"coefficient *r* takes values between -1 and +1. It measures the strength and "
"direction of the linear relationship, where +1 means very strong, positive "
"linear relationship, -1 very strong, negative linear relationship, and 0 no "
"linear relationship."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:660
msgid ""
"Both inputs must be of the same length (no less than two), and need not to "
"be constant, otherwise :exc:`StatisticsError` is raised."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:678
msgid ""
"Return the slope and intercept of `simple linear regression <https://en."
"wikipedia.org/wiki/Simple_linear_regression>`_ parameters estimated using "
"ordinary least squares. Simple linear regression describes the relationship "
"between an independent variable *x* and a dependent variable *y* in terms of "
"this linear function:"
msgstr ""

#: library/statistics.rst:684
msgid "*y = slope \\* x + intercept + noise*"
msgstr ""

#: library/statistics.rst:686
msgid ""
"where ``slope`` and ``intercept`` are the regression parameters that are "
"estimated, and ``noise`` represents the variability of the data that was not "
"explained by the linear regression (it is equal to the difference between "
"predicted and actual values of the dependent variable)."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:692
msgid ""
"Both inputs must be of the same length (no less than two), and the "
"independent variable *x* cannot be constant; otherwise a :exc:"
"`StatisticsError` is raised."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:696
msgid ""
"For example, we can use the `release dates of the Monty Python films "
"<https://en.wikipedia.org/wiki/Monty_Python#Films>`_ to predict the "
"cumulative number of Monty Python films that would have been produced by "
"2019 assuming that they had kept the pace."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:710
msgid ""
"If *proportional* is true, the independent variable *x* and the dependent "
"variable *y* are assumed to be directly proportional. The data is fit to a "
"line passing through the origin. Since the *intercept* will always be 0.0, "
"the underlying linear function simplifies to:"
msgstr ""

#: library/statistics.rst:716
msgid "*y = slope \\* x + noise*"
msgstr ""

#: library/statistics.rst:720
msgid "Added support for *proportional*."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:724
msgid "Exceptions"
msgstr "Exceptions"

#: library/statistics.rst:726
msgid "A single exception is defined:"
msgstr "Une seule exception est définie :"

#: library/statistics.rst:730
msgid "Subclass of :exc:`ValueError` for statistics-related exceptions."
msgstr ""
"Sous-classe de :exc:`ValueError` pour les exceptions liées aux statistiques."

#: library/statistics.rst:734
msgid ":class:`NormalDist` objects"
msgstr "Objets :class:`NormalDist`"

#: library/statistics.rst:736
msgid ""
":class:`NormalDist` is a tool for creating and manipulating normal "
"distributions of a `random variable <http://www.stat.yale.edu/"
"Courses/1997-98/101/ranvar.htm>`_.  It is a class that treats the mean and "
"standard deviation of data measurements as a single entity."
msgstr ""
":class:`NormalDist` est un outil permettant de créer et manipuler des lois "
"normales de `variables aléatoires <https://fr.wikipedia.org/wiki/"
"Variable_al%C3%A9atoire>`_. Cette classe gère la moyenne et l'écart-type "
"d'un ensemble d'observations comme une seule entité."

#: library/statistics.rst:742
msgid ""
"Normal distributions arise from the `Central Limit Theorem <https://en."
"wikipedia.org/wiki/Central_limit_theorem>`_ and have a wide range of "
"applications in statistics."
msgstr ""
"Les lois normales apparaissent dans de très nombreuses applications des "
"statistiques. Leur ubiquité découle du `théorème central limite <https://fr."
"wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_central_limite>`_."

#: library/statistics.rst:748
msgid ""
"Returns a new *NormalDist* object where *mu* represents the `arithmetic mean "
"<https://en.wikipedia.org/wiki/Arithmetic_mean>`_ and *sigma* represents the "
"`standard deviation <https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_deviation>`_."
msgstr ""
"Renvoie un nouvel objet *NormalDist* où *mu* représente la `moyenne "
"arithmétique <https://fr.wikipedia.org/wiki/Moyenne_arithm%C3%A9tique>`_ et "
"*sigma* `l'écart-type <https://fr.wikipedia.org/wiki/%C3%89cart_type>`_."

#: library/statistics.rst:753
msgid "If *sigma* is negative, raises :exc:`StatisticsError`."
msgstr "Lève une erreur :exc:`StatisticsError` si *sigma* est négatif."

#: library/statistics.rst:757
msgid ""
"A read-only property for the `arithmetic mean <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Arithmetic_mean>`_ of a normal distribution."
msgstr ""
"Attribut en lecture seule correspondant à la `moyenne arithmétique <https://"
"fr.wikipedia.org/wiki/Moyenne_arithm%C3%A9tique>`_ d'une loi normale."

#: library/statistics.rst:763
msgid ""
"A read-only property for the `median <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Median>`_ of a normal distribution."
msgstr ""
"Attribut en lecture seule correspondant à la `médiane <https://fr.wikipedia."
"org/wiki/M%C3%A9diane_(statistiques)>`_ d'une loi normale."

#: library/statistics.rst:769
msgid ""
"A read-only property for the `mode <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Mode_(statistics)>`_ of a normal distribution."
msgstr ""
"Attribut en lecture seule correspondant au `mode <https://fr.wikipedia.org/"
"wiki/Mode_(statistiques)>`_ d'une loi normale."

#: library/statistics.rst:775
msgid ""
"A read-only property for the `standard deviation <https://en.wikipedia.org/"
"wiki/Standard_deviation>`_ of a normal distribution."
msgstr ""
"Attribut en lecture seule correspondant à `l'écart-type <https://fr."
"wikipedia.org/wiki/%C3%89cart_type>`_ d'une loi normale."

#: library/statistics.rst:781
msgid ""
"A read-only property for the `variance <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Variance>`_ of a normal distribution. Equal to the square of the standard "
"deviation."
msgstr ""
"Attribut en lecture seule correspondant à la `variance <https://fr.wikipedia."
"org/wiki/Variance>`_ d'une loi normale. La variance est égale au carré de "
"l'écart-type."

#: library/statistics.rst:787
msgid ""
"Makes a normal distribution instance with *mu* and *sigma* parameters "
"estimated from the *data* using :func:`fmean` and :func:`stdev`."
msgstr ""
"Crée une instance de loi normale de paramètres *mu* et *sigma* estimés à "
"partir de *data* en utilisant :func:`fmean` et :func:`stdev`."

#: library/statistics.rst:790
msgid ""
"The *data* can be any :term:`iterable` and should consist of values that can "
"be converted to type :class:`float`.  If *data* does not contain at least "
"two elements, raises :exc:`StatisticsError` because it takes at least one "
"point to estimate a central value and at least two points to estimate "
"dispersion."
msgstr ""
"*data* peut être n'importe quel :term:`iterable` de valeurs pouvant être "
"converties en :class:`float`. Lève une erreur :exc:`StatisticsError` si "
"*data* ne contient pas au moins deux éléments car il faut au moins un point "
"pour estimer la moyenne et deux points pour estimer la variance."

#: library/statistics.rst:798
msgid ""
"Generates *n* random samples for a given mean and standard deviation. "
"Returns a :class:`list` of :class:`float` values."
msgstr ""
"Génère *n* valeurs aléatoires suivant une loi normale de moyenne et écart-"
"type connus. Renvoie une :class:`list` de :class:`float`."

#: library/statistics.rst:801
msgid ""
"If *seed* is given, creates a new instance of the underlying random number "
"generator.  This is useful for creating reproducible results, even in a "
"multi-threading context."
msgstr ""
"Si *seed* est spécifié, sa valeur est utilisée pour initialiser une nouvelle "
"instance du générateur de nombres aléatoires. Cela permet de produire des "
"résultats reproductibles même dans un contexte de parallélisme par fils "
"d'exécution."

#: library/statistics.rst:807
msgid ""
"Using a `probability density function (pdf) <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Probability_density_function>`_, compute the relative likelihood that a "
"random variable *X* will be near the given value *x*.  Mathematically, it is "
"the limit of the ratio ``P(x <= X < x+dx) / dx`` as *dx* approaches zero."
msgstr ""
"Calcule la vraisemblance qu'une variable aléatoire *X* soit proche de la "
"valeur *x* à partir de la `fonction de densité <https://fr.wikipedia.org/"
"wiki/Variable_al%C3%A9atoire_%C3%A0_densit%C3%A9>`_. Mathématiquement, cela "
"correspond à la limite de la fraction ``P(x <= X < x + dx) / dx`` lorsque "
"``dx`` tend vers zéro."

#: library/statistics.rst:813
#, fuzzy
msgid ""
"The relative likelihood is computed as the probability of a sample occurring "
"in a narrow range divided by the width of the range (hence the word "
"\"density\").  Since the likelihood is relative to other points, its value "
"can be greater than ``1.0``."
msgstr ""
"La vraisemblance relative est calculée comme la probabilité qu'une "
"observation appartienne à un intervalle étroit divisée par la largeur de "
"l'intervalle (d'où l'appellation « densité »). La vraisemblance étant "
"relative aux autres points, sa valeur peut être supérieure à 1,0."

#: library/statistics.rst:820
msgid ""
"Using a `cumulative distribution function (cdf) <https://en.wikipedia.org/"
"wiki/Cumulative_distribution_function>`_, compute the probability that a "
"random variable *X* will be less than or equal to *x*.  Mathematically, it "
"is written ``P(X <= x)``."
msgstr ""
"Calcule la probabilité qu'une variable aléatoire *X* soit inférieure ou "
"égale à *x* à partir de la `fonction de répartition <https://fr.wikipedia."
"org/wiki/Fonction_de_r%C3%A9partition>`_. Mathématiquement, cela correspond "
"à ``P(X <= x)``."

#: library/statistics.rst:827
#, fuzzy
msgid ""
"Compute the inverse cumulative distribution function, also known as the "
"`quantile function <https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile_function>`_ or "
"the `percent-point <https://web.archive.org/web/20190203145224/https://www."
"statisticshowto.datasciencecentral.com/inverse-distribution-function/>`_ "
"function.  Mathematically, it is written ``x : P(X <= x) = p``."
msgstr ""
"Calcule l'inverse de la fonction de répartition, c'est-à-dire la `fonction "
"quantile <https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_quantile>`_. "
"Mathématiquement, il s'agit de ``x : P(X <= x) = p``."

#: library/statistics.rst:833
msgid ""
"Finds the value *x* of the random variable *X* such that the probability of "
"the variable being less than or equal to that value equals the given "
"probability *p*."
msgstr ""
"Détermine la valeur *x* de la variable aléatoire *X* telle que la "
"probabilité que la variable soit inférieure ou égale à cette valeur *x* est "
"égale à *p*."

#: library/statistics.rst:839
msgid ""
"Measures the agreement between two normal probability distributions. Returns "
"a value between 0.0 and 1.0 giving `the overlapping area for the two "
"probability density functions <https://www.rasch.org/rmt/rmt101r.htm>`_."
msgstr ""
"Mesure le recouvrement entre deux lois normales. Renvoie une valeur réelle "
"entre 0 et 1 indiquant `l'aire du recouvrement de deux densités de "
"probabilité <https://www.rasch.org/rmt/rmt101r.htm>`_."

#: library/statistics.rst:846
msgid ""
"Divide the normal distribution into *n* continuous intervals with equal "
"probability.  Returns a list of (n - 1) cut points separating the intervals."
msgstr ""
"Divise la loi normale entre *n* intervalles réels équiprobables. Renvoie une "
"liste de ``(n - 1)`` quantiles séparant les intervalles."

#: library/statistics.rst:850
msgid ""
"Set *n* to 4 for quartiles (the default).  Set *n* to 10 for deciles. Set "
"*n* to 100 for percentiles which gives the 99 cuts points that separate the "
"normal distribution into 100 equal sized groups."
msgstr ""
"Utilisez ``n = 4`` pour obtenir les quartiles (le défaut), ``n = 10`` pour "
"obtenir les déciles et ``n = 100`` pour obtenir les centiles (ce qui produit "
"99 valeurs qui séparent *data* en 100 groupes de même taille)."

#: library/statistics.rst:856
msgid ""
"Compute the `Standard Score <https://www.statisticshowto.com/probability-and-"
"statistics/z-score/>`_ describing *x* in terms of the number of standard "
"deviations above or below the mean of the normal distribution: ``(x - "
"mean) / stdev``."
msgstr ""

#: library/statistics.rst:864
msgid ""
"Instances of :class:`NormalDist` support addition, subtraction, "
"multiplication and division by a constant.  These operations are used for "
"translation and scaling.  For example:"
msgstr ""
"Les instances de la classe :class:`NormalDist` gèrent l'addition, la "
"soustraction, la multiplication et la division par une constante. Ces "
"opérations peuvent être utilisées pour la translation ou la mise à "
"l'échelle, par exemple :"

#: library/statistics.rst:874
msgid ""
"Dividing a constant by an instance of :class:`NormalDist` is not supported "
"because the result wouldn't be normally distributed."
msgstr ""
"Diviser une constante par une instance de :class:`NormalDist` n'est pas pris "
"en charge car le résultat ne serait pas une loi normale."

#: library/statistics.rst:877
msgid ""
"Since normal distributions arise from additive effects of independent "
"variables, it is possible to `add and subtract two independent normally "
"distributed random variables <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Sum_of_normally_distributed_random_variables>`_ represented as instances of :"
"class:`NormalDist`.  For example:"
msgstr ""
"Étant donné que les lois normales sont issues des propriétés additives de "
"variables indépendantes, il est possible `d'ajouter ou de soustraite deux "
"variables normales indépendantes <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Sum_of_normally_distributed_random_variables>`_ représentées par des "
"instances de :class:`NormalDist`. Par exemple :"

#: library/statistics.rst:897
msgid ":class:`NormalDist` Examples and Recipes"
msgstr "Exemples d'utilisation de :class:`NormalDist`"

#: library/statistics.rst:899
msgid ":class:`NormalDist` readily solves classic probability problems."
msgstr ""
":class:`NormalDist` permet de résoudre aisément des problèmes probabilistes "
"classiques."

#: library/statistics.rst:901
msgid ""
"For example, given `historical data for SAT exams <https://nces.ed.gov/"
"programs/digest/d17/tables/dt17_226.40.asp>`_ showing that scores are "
"normally distributed with a mean of 1060 and a standard deviation of 195, "
"determine the percentage of students with test scores between 1100 and 1200, "
"after rounding to the nearest whole number:"
msgstr ""
"Par exemple, sachant que les `scores aux examens SAT <https://nces.ed.gov/"
"programs/digest/d17/tables/dt17_226.40.asp>`_ suivent une loi normale de "
"moyenne 1060 et d'écart-type 195, déterminer le pourcentage d'étudiants dont "
"les scores se situent entre 1100 et 1200, arrondi à l'entier le plus proche :"

#: library/statistics.rst:914
msgid ""
"Find the `quartiles <https://en.wikipedia.org/wiki/Quartile>`_ and `deciles "
"<https://en.wikipedia.org/wiki/Decile>`_ for the SAT scores:"
msgstr ""
"Déterminer les `quartiles <https://fr.wikipedia.org/wiki/Quartile>`_ et les "
"`déciles <https://fr.wikipedia.org/wiki/Decile>`_ des scores SAT :"

#: library/statistics.rst:924
msgid ""
"To estimate the distribution for a model than isn't easy to solve "
"analytically, :class:`NormalDist` can generate input samples for a `Monte "
"Carlo simulation <https://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method>`_:"
msgstr ""
":class:`NormalDist` peut générer des observations pour une simulation "
"utilisant la `méthode de Monte-Carlo <https://fr.wikipedia.org/wiki/"
"M%C3%A9thode_de_Monte-Carlo>`_ afin d'estimer la distribution d'un modèle "
"difficile à résoudre analytiquement :"

#: library/statistics.rst:940
#, fuzzy
msgid ""
"Normal distributions can be used to approximate `Binomial distributions "
"<https://mathworld.wolfram.com/BinomialDistribution.html>`_ when the sample "
"size is large and when the probability of a successful trial is near 50%."
msgstr ""
"Les lois normales peuvent être utilisées pour approcher des `lois binomiales "
"<https://fr.wikipedia.org/wiki/Loi_binomiale>`_ lorsque le nombre "
"d'observations est grand et que la probabilité de succès de l'épreuve est "
"proche de 50%."

#: library/statistics.rst:945
msgid ""
"For example, an open source conference has 750 attendees and two rooms with "
"a 500 person capacity.  There is a talk about Python and another about Ruby. "
"In previous conferences, 65% of the attendees preferred to listen to Python "
"talks.  Assuming the population preferences haven't changed, what is the "
"probability that the Python room will stay within its capacity limits?"
msgstr ""
"Par exemple, 750 personnes assistent à une conférence sur le logiciel "
"libre. Il y a deux salles pouvant chacune accueillir 500 personnes. Dans la "
"première salle a lieu une présentation sur Python, dans l'autre une "
"présentation à propos de Ruby. Lors des conférences passées, 65% des "
"personnes ont préféré écouter les présentations sur Python. En supposant que "
"les préférences de la population n'ont pas changé, quelle est la probabilité "
"que la salle Python reste en-dessous de sa capacité d'accueil ?"

#: library/statistics.rst:976
msgid "Normal distributions commonly arise in machine learning problems."
msgstr "Les lois normales interviennent souvent en apprentissage automatique."

#: library/statistics.rst:978
#, fuzzy
msgid ""
"Wikipedia has a `nice example of a Naive Bayesian Classifier <https://en."
"wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier#Person_classification>`_. The "
"challenge is to predict a person's gender from measurements of normally "
"distributed features including height, weight, and foot size."
msgstr ""
"Wikipédia détaille un `bon exemple de classification naïve bayésienne "
"<https://fr.wikipedia.org/wiki/"
"Classification_na%C3%AFve_bay%C3%A9sienne#Classification_des_sexes>`_. "
"L'objectif est de prédire le sexe d'une personne à partir de "
"caractéristiques physiques qui suivent une loi normale, telles que la "
"hauteur, le poids et la pointure."

#: library/statistics.rst:983
msgid ""
"We're given a training dataset with measurements for eight people.  The "
"measurements are assumed to be normally distributed, so we summarize the "
"data with :class:`NormalDist`:"
msgstr ""
"Nous avons à notre disposition un jeu de données d'apprentissage contenant "
"les mesures de huit personnes. On suppose que ces mesures suivent une loi "
"normale. Nous pouvons donc synthétiser les données à l'aide de :class:"
"`NormalDist` :"

#: library/statistics.rst:996
msgid ""
"Next, we encounter a new person whose feature measurements are known but "
"whose gender is unknown:"
msgstr ""
"Ensuite, nous rencontrons un nouvel individu dont nous connaissons les "
"proportions mais pas le sexe :"

#: library/statistics.rst:1005
msgid ""
"Starting with a 50% `prior probability <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Prior_probability>`_ of being male or female, we compute the posterior as "
"the prior times the product of likelihoods for the feature measurements "
"given the gender:"
msgstr ""
"En partant d'une `probabilité a priori <https://fr.wikipedia.org/wiki/"
"Th%C3%A9or%C3%A8me_de_Bayes>`_ de 50% d'être un homme ou une femme, nous "
"calculons la probabilité a posteriori comme le produit de la probabilité "
"antérieure et de la vraisemblance des différentes mesures étant donné le "
"sexe :"

#: library/statistics.rst:1020
msgid ""
"The final prediction goes to the largest posterior. This is known as the "
"`maximum a posteriori <https://en.wikipedia.org/wiki/"
"Maximum_a_posteriori_estimation>`_ or MAP:"
msgstr ""
"La prédiction finale est celle qui a la plus grande probabilité a "
"posteriori. Cette approche est appelée `maximum a posteriori <https://fr."
"wikipedia.org/wiki/Maximum_a_posteriori>`_ ou MAP :"

#~ msgid ""
#~ "Suppose an investor purchases an equal value of shares in each of three "
#~ "companies, with P/E (price/earning) ratios of 2.5, 3 and 10. What is the "
#~ "average P/E ratio for the investor's portfolio?"
#~ msgstr ""
#~ "Supposons qu'un investisseur achète autant de parts dans trois compagnies "
#~ "chacune de ratio cours sur bénéfices (*P/E*) 2,5, 3 et 10. Quel est le "
#~ "ratio cours sur bénéfices moyen du portefeuille de l'investisseur ?"