« Python pour le calcul scientifique/Statistiques » : différence entre les versions
Contenu supprimé Contenu ajouté
→Notes et références : ressources |
|||
Ligne 101 :
Le module <code>scipy.stats</code> fournit un grand nombre de lois de probabilités. Ces lois sont des objets ayant toutes les mêmes méthodes. Par exemple, on dispose des lois suivantes :
* lois dicrètes :
* <code>scipy.stats.norm</code> : loi normale ;▼
** <code>
** <code>scipy.stats.
** <code>scipy.stats.poisson</code> : loi de Poisson ;
* loi continues :
** <code>scipy.stats.chi2</code> : loi du χ<sup>2</sup> (khi carré),
** <code>scipy.stats.t</code> : loi de Student,
** <code>scipy.stats.uniform</code> : loi uniforme ;
et des méthodes suivantes :
* <code>.mean()</code> : calcule la moyenne, l'espérance de la loi ;
Ligne 114 ⟶ 120 :
* <code>.mdf()</code> : fonction de masse ''({{lang|en|mass density function}})'' pour les lois discrètes ;
* <code>.cdf()</code> : fonction de répartition ''({{lang|en|cumulative density function}})'' ;
* <code>.ppf()</code> : fonction quantile ''({{lang|en|percent-point function}})'' ;
* <code>.fit()</code> : calcule les paramètres de la loi correspondant au mieux à un échantillon, au sens du maximum de vraisemblance ; uniquement pour les lois continues.
Par exemple
<source lang="python">
| |||