1. Description de la méthode quantiles
La méthode quantiles() du module statistics en Python calcule les valeurs de quantiles donnés pour un ensemble de données. Les quantiles sont des points de données qui divisent un ensemble de données en des fractions égales.
Syntaxe de la méthode est la suivante
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statistics.quantiles(data, *, n=4, method='exclusive') |
- data: est la liste ou le tuple de données pour lesquelles les quantiles doivent être calculés.
- Le paramètre n: est le nombre de quantiles à calculer. Par défaut, il est fixé à 4, ce qui calcule les quartiles. Vous pouvez spécifier n'importe quel nombre entier pour le nombre de quantiles souhaité.
- method: est la méthode de calcul des quantiles. Les deux options disponibles sont "inclusive" et "exclusive". Si la valeur de la méthode est "exclusive" (par défaut), la méthode utilisera l'approche "Méthode des Nearest Integer" où la valeur de chaque quantile est arrondie au nombre entier le plus proche. Si la valeur de la méthode est "inclusive", la méthode utilisera l'approche "Méthode des Nearest Rank" où les quantiles seront basés sur les rangs des valeurs dans les données.
- La méthode renvoie une liste: contenant les valeurs des quantiles.
2. Exemple d'utilisation de la méthode quantiles
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import statistics data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # Calculer les quartiles quartiles = statistics.quantiles(data) print(quartiles) # Calculer les déciles deciles = statistics.quantiles(data, n=10) print(deciles) # Utiliser la méthode inclusive inclusive_quartiles = statistics.quantiles(data, method='inclusive') print(inclusive_quartiles) """ output: [2.75, 5.5, 8.25] [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6, 7.7, 8.8, 9.9] [3.25, 5.5, 7.75] """ |
Dans cet exemple, nous avons calculé les quartiles, les déciles et utilisé la méthode inclusive pour calculer les quartiles. Les quartiles sont 2,5, 5,5 et 8,5. Les déciles sont 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 et 9. En utilisant la méthode inclusive, les quartiles sont 2, 5 et 8.
Younes Derfoufi
CRMEF OUJDA
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