📊 Projet Calcul des Tendances Centrales et de Dispersion (Python)

📖 Description

Ce projet permet d'automatiser le calcul des valeurs des effectifs d'une population pour des variables discrètes ou continues.
Il facilite le calcul des mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode) et des mesures de dispersion (écart-type, variance, étendue, etc.).

🚀 Fonctionnalités

✅ Calcul automatique des statistiques pour les variables discrètes et continues

✅ Exécution en interface graphique ou sur le terminal

✅ Calcul de la moyenne, effectifs et fréquences cumulées

✅ Mesures de tendance centrale (moyenne, médiane, mode/classe modale)

✅ Mesures de dispersion (écart-type, variance, étendue, quartiles, coefficient de variation)

🛠️ Technologies utilisées

• 🐍 Python - Langage principal
• 🖼 Tkinter - Interface graphique
• 📏 math - Fonctions mathématiques intégrées
• 🧮 NumPy - Calculs mathématiques avancés
• 🖥 os & sys - Gestion des fichiers et du système

📦 Installation et Utilisation

1️⃣ Cloner le projet

git clone https://github.com/johanalain11/vatecedi.git
cd vatecedi

2️⃣ Installer les dépendances

pip install numpy

3️⃣ Lancer le script

Dans le dossier /src, insérer dans votre terminal :

Exécutable

Linux : ./dist/app

Windows: ./dist/app.exe

Interface graphique

python app.py

Terminal

python main.py

📂 Structure du projet

/vatecedi

├── /images # Dossier des images

 ├── cluster.png       # Icône de l'application visible sur Windows
 ├── Vatecedi.png	# Illustration de tableau de variables dicrètes
 ├── Vatecedi2.png	# Illustration de tableau de variables continues

├── /modules # Dossier des fonctions

 ├── varContinue.py # Fonctions concernant les variables continues
 ├── varDiscrete.py   # Fonctions concernant les variables discrètes

├── app.py # Interface graphique avec Tkinter

├── main.py # Script principal

├── Readme.md # Documentation du projet`

🎨 Aperçu de l'Interface

📊 Exemple d'Utilisation

Améliorations Futures

Note

• Améliorer l'interface avec customTkinter
• Ajouter l'interprétation des résultats et l'affichage de graphiques
• Ajouter les fonctionnalités de chargement des données avec des fichiers CSV
• Gérer les erreurs potentielles, comme des entrées invalides ou des dépassements de mémoire.

Auteur

Johan Alain

GitHub

📜 Licence

Ce projet est sous licence MIT.

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📩 Contact : LinkedIn | Email jank092016@gmail.com