# 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 \n" "Language-Team: FRENCH \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 `_, `SciPy `_, 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 `_, `SciPy `_ 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 `_ and is not necessarily a typical example of the data points. For " "a more robust, although less efficient, measure of `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 `_ function in the Gnome Gnumeric " "spreadsheet, including `this discussion `_." msgstr "" "La fonction `SSMEDIAN `_ du tableur Gnome Gnumeric ainsi que " "`cette discussion `_." #: 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 `_ 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 `_ 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 " "`_ 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 `_. 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 `_. 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 `_ 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 `_." #: library/statistics.rst:748 msgid "" "Returns a new *NormalDist* object where *mu* represents the `arithmetic mean " "`_ and *sigma* represents the " "`standard deviation `_." msgstr "" "Renvoie un nouvel objet *NormalDist* où *mu* représente la `moyenne " "arithmétique `_ et " "*sigma* `l'écart-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 `_ of a normal distribution." msgstr "" "Attribut en lecture seule correspondant à la `moyenne arithmétique `_ d'une loi normale." #: library/statistics.rst:763 msgid "" "A read-only property for the `median `_ of a normal distribution." msgstr "" "Attribut en lecture seule correspondant à la `médiane `_ d'une loi normale." #: library/statistics.rst:769 msgid "" "A read-only property for the `mode `_ of a normal distribution." msgstr "" "Attribut en lecture seule correspondant au `mode `_ d'une loi normale." #: library/statistics.rst:775 msgid "" "A read-only property for the `standard deviation `_ of a normal distribution." msgstr "" "Attribut en lecture seule correspondant à `l'écart-type `_ d'une loi normale." #: library/statistics.rst:781 msgid "" "A read-only property for the `variance `_ of a normal distribution. Equal to the square of the standard " "deviation." msgstr "" "Attribut en lecture seule correspondant à la `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) `_, 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 `_. 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) `_, 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 `_. 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 `_ or " "the `percent-point `_ " "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 `_. " "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 `_." 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 `_." #: 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 `_ 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 `_ 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 `_ 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 `_ 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 `_ 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 `_ and `deciles " "`_ for the SAT scores:" msgstr "" "Déterminer les `quartiles `_ et les " "`déciles `_ 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 `_:" msgstr "" ":class:`NormalDist` peut générer des observations pour une simulation " "utilisant la `méthode 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 " "`_ 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 " "`_ 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 `_. 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 " "`_. " "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 `_ 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 `_ 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 `_ or MAP:" msgstr "" "La prédiction finale est celle qui a la plus grande probabilité a " "posteriori. Cette approche est appelée `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 ?"