« Python pour le calcul scientifique/Statistiques » : différence entre les versions

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(→‎Notes et références : ressources)
 
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>scipy.stats.tbernoulli</code> : loi de Student ;Bernoulli,
** <code>scipy.stats.poissonbinom</code> : loi de Poisson ;binomiale,
** <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.norm</code> : loi normale ;,
** <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 ;
* <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">
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