Salut a tous et a toutes,

J'ai ajoute quelques autres fonctions (RMS, variance, maximun, minimum, mediane).
C'est pas transcendant, certes, mais ca marche.

Si vous avez des commentaires pour optimiser le code, vous etes les bienvenus.

A+,
Tom.

C'est corrige. Merci pour les explications...

Bonjour,
Merci d'avoir jete un coup d'oeil...

Si j'ai bien compris ton commentaire, ce qui suis n'est pas juste :

>Call fct_stat.moyenne(x())
>moy = fct_stat.moyenne(x())

Faut pas m'en vouloir, je ne suis qu'un debutant ;o)
Pourrais-tu me donner la juste syntaxe, s'il te plait ?

Bon, je sais, le niveau n'est pas tres eleve.
J'en avais simplement assez de taper sans cesse ces petits bouts de code.
Maintenant j'ai un module qui marche et je ne me pose plus de questions...

J'imagine qu'en le partageant, on pourra le completer et le rendre plus performant...
Thomas

Salut Jack,

Merci d'avoir pris le temps de regarder ce code.
Il est vrai que c'est un peu spécialisé, plus précisément, on en a pas souvent besoin. Mais quand celui-ci se ressent, on est bien embêté. Du coup, j'ai programmé une partie de ce module tout seul, pour l'autre, (n'étant pas assez compétent en mathématiques, ainsi que mes professeurs...) j'ai traduit un code source en JavaScript un peu à l'arrachée, d'où certaines imperfections :
- Les deux dernières lignes de la fonction POZ sont la définition d'un critère de rejet dans la fonction POCHISQ (cf ligne 154).
- Pour le dimensionnement de mes variables, je ne savais pas que je risquais de perdre de la précision. Je vais donc mettre ça à jour prochainement, j'en profiterai pour ajouter un exemple zipé.
- En attendant cet exemple plus parlant, je vais expliquer mes besoins :

J'ai programmé un soft servant à calculer les erreurs systématiques d'un appareil de topographie. En clair, la relation entre la valeur vraie et l'observation est une droite. Donc, le soft calcule une droite de régression par la méthode des moindres carrés.
Ces fonctions statistiques servent à vérifier si il n'y a pas de problèmes.
Ainsi, le test du Khi-deux consiste à tester le facteur unitaire de variance (en gros les écarts-types sur mes observations, donc leur précision) entre deux bornes calculées par la fonction INVCHI2. S'il est entre les deux bornes, c'est OK, si non, tu peux supposer qu'il y a un problème.
Dans le cas où le test précédent est un échec, le soft teste chaque résidus d'observation (l'écart entre la valeur mesurée et la valeur ajustée) par la loi normale centrée réduite. Là, par exemple, tu peux dire que le premier test a échoué parce que telle ou telles observations ne sont pas bonnes.

Ces bornes du Khi-deux sont très dure à calculer, en général, on les trouve dans des tableaux. Dans mon cas, c'est impossible car je suis obligé d'ajuster globalement plusieurs milliers d'observations : il n'a pas de tableaux assez grand ;-)

Voila, à bientôt pour l'exemple zipé...

Tom.