Fonctions utiles pour les colonnes d’une matrice : mean ou moyenne, stddev ou ecart_type, variance, median, quantile, quartiles, boxwhisker ou moustache

### 6.51.5 Fonctions utiles pour les colonnes d’une matrice : `mean` ou `moyenne`, `stddev` ou `ecart_type`, `variance`, `median`, `quantile`, `quartiles`, `boxwhisker` ou
`moustache`

Voir aussi 6.44 and 8.
Fonctions utiles pour les statistiques dont les donn’ees sont les colonnes d’une matrice :

- `mean` ou `moyenne` pour calculer la moyenne numèrique de series statistiques qui sont les colonnes d’une matrice.
  On tape :
  `mean([[3,4,2],[1,2,6]])`
  On obtient un vecteur de composantes la moyenne des colonnes :
  `[2,3,4]`
  On tape :
  `mean([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]])`
  On obtient
  `[1/3,1/3,1/3]`
- `stddev` ou `ecart_type` pour calculer l’écart type numèrique de series statistiques qui sont les colonnes d’une matrice.
  On tape :
  `stddev([[3,4,2],[1,2,6]])`
  On obtient un vecteur de composantes l’écart type des colonnes :
  `[1,1,2]`
- `variance` pour calculer la variance numèrique de series statistiques qui sont les colonnes d’une matrice.
  On tape :
  `variance([[3,4,2],[1,2,6]])`
  On obtient un vecteur de composantes la variance des colonnes :
  `[1,1,4]`
- `median` pour calculer la médiane de series statistiques qui sont les colonnes d’une matrice.
  On tape :
  `median([[6,0,1,3,4,2,5],[0,1,3,4,2,5,6],[1,3,4,2,5,6,0], [3,4,2,5,6,0,1],[4,2,5,6,0,1,3],[2,5,6,0,1,3,4]])`
  On obtient un vecteur de composantes la médiane des colonnes :
  `[2.0,2.0,3.0,3.0,2.0,2.0,3.0]`
- `quantile` pour calculer le décile selon le second argument, de series statistiques qui sont les colonnes d’une matrice.
  On tape :
  `quantile([[6,0,1,3,4,2,5],[0,1,3,4,2,5,6],[1,3,4,2,5,6,0], [3,4,2,5,6,0,1],[4,2,5,6,0,1,3],[2,5,6,0,1,3,4]],0.25)`
  On obtient un vecteur de composantes le premier quartile des colonnes :
  `[1.0,1.0,2.0,2.0,1.0,1.0,1.0]`
  On tape :
  `quantile([[6,0,1,3,4,2,5],[0,1,3,4,2,5,6],[1,3,4,2,5,6,0], [3,4,2,5,6,0,1],[4,2,5,6,0,1,3],[2,5,6,0,1,3,4]],0.75)`
  On obtient un vecteur de composantes le troisième quartile des colonnes :
  `[4.0,4.0,5.0,5.0,5.0,5.0,5.0]`
- `quartiles` pour calculer le minimum, le premier quartile, la médiane, le troisième quartile et le maximum de series statistiques qui sont les colonnes d’une matrice.
  On tape :
  `quartiles([[6,0,1,3,4,2,5],[0,1,3,4,2,5,6],[1,3,4,2,5,6,0], [3,4,2,5,6,0,1], [4,2,5,6,0,1,3], [2,5,6,0,1,3,4]])`
  On obtient la matrice, de premiére ligne le minimum de chaque colonne, de deuxième ligne le premier quartile de chaque colonne, de troisième ligne la médiane de chaque colonne, de quatrième ligne le troisième quartile de chaque colonne et de dernière ligne le maximum de chaque colonne :
  `[[0.0,0.0,1.0,0.0,0.0,0.0,0.0],[1.0,1.0,2.0,2.0,1.0,1.0,1.0], [2.0,2.0,3.0,3.0,2.0,2.0,3.0],[4.0,4.0,5.0,5.0,5.0,5.0,5.0], [6.0,5.0,6.0,6.0,6.0,6.0,6.0]]`
- `boxwhisker` ou `moustache` pour afficher les boites à moustaches de series statistiques qui sont les colonnes d’une matrice.
  On tape :
  `moustache([[6,0,1,3,4,2,5],[0,1,3,4,2,5,6], [1,3,4,2,5,6,0], [3,4,2,5,6,0,1], [4,2,5,6,0,1,3],[2,5,6,0,1,3,4]])`
  On obtient les dessins des boites à moustaches des series statistiques qui sont les colonnes de la matrice mise comme paramètre.