@@ -11,15 +11,16 @@ msgstr ""
1111"Project-Id-Version : Python 3.8\n "
1212"Report-Msgid-Bugs-To : \n "
1313"POT-Creation-Date : 2023-10-12 19:43+0200\n "
14- "PO-Revision-Date : 2023-01-20 10:50-0300\n "
15- "
Last-Translator :
Francisco Mora <[email protected] >\n "
16- "Language : es_ES\n "
14+ "PO-Revision-Date : 2024-10-24 23:58+0200\n "
15+ "Last-Translator : Carlos Mena Pérez <@carlosm00>\n "
1716"Language-Team : python-doc-es\n "
18- "Plural-Forms : nplurals=2; plural=(n != 1); \n "
17+ "Language : es_ES \n "
1918"MIME-Version : 1.0\n "
2019"Content-Type : text/plain; charset=utf-8\n "
2120"Content-Transfer-Encoding : 8bit\n "
21+ "Plural-Forms : nplurals=2; plural=(n != 1);\n "
2222"Generated-By : Babel 2.13.0\n "
23+ "X-Generator : Poedit 3.5\n "
2324
2425#: ../Doc/library/statistics.rst:2
2526msgid ":mod:`statistics` --- Mathematical statistics functions"
@@ -38,7 +39,6 @@ msgstr ""
3839"datos numéricos (de tipo :class:`~numbers.Real`)."
3940
4041#: ../Doc/library/statistics.rst:24
41- #, fuzzy
4242msgid ""
4343"The module is not intended to be a competitor to third-party libraries such "
4444"as `NumPy <https://numpy.org>`_, `SciPy <https://scipy.org/>`_, or "
@@ -47,10 +47,10 @@ msgid ""
4747"graphing and scientific calculators."
4848msgstr ""
4949"Este módulo no pretende ser competidor o sustituto de bibliotecas de "
50- "terceros como `NumPy <https://numpy.org>`_ o `SciPy <https://www. scipy.org/"
51- ">`_, ni de paquetes completos de software propietario para profesionales "
52- "como Minitab, SAS o Matlab. Este módulo se ubica a nivel de calculadoras "
53- "científicas gráficas."
50+ "terceros como `NumPy <https://numpy.org>`_ o `SciPy <https://scipy.org/>`_, "
51+ "ni de paquetes completos de software propietario para estadistas "
52+ "profesionales como Minitab, SAS o Matlab. Este módulo se ubica a nivel de "
53+ "calculadoras científicas y gráficas."
5454
5555#: ../Doc/library/statistics.rst:30
5656msgid ""
@@ -116,9 +116,9 @@ msgid ":func:`fmean`"
116116msgstr ":func:`fmean`"
117117
118118#: ../Doc/library/statistics.rst:75
119- #, fuzzy
120119msgid "Fast, floating point arithmetic mean, with optional weighting."
121- msgstr "Media aritmética usando coma flotante, más rápida."
120+ msgstr ""
121+ "Media aritmética rápida usando coma flotante, con ponderación opcional."
122122
123123#: ../Doc/library/statistics.rst:76
124124msgid ":func:`geometric_mean`"
@@ -260,9 +260,8 @@ msgid ":func:`correlation`"
260260msgstr ":func:`correlation`"
261261
262262#: ../Doc/library/statistics.rst:107
263- #, fuzzy
264263msgid "Pearson and Spearman's correlation coefficients."
265- msgstr "Coeficiente de correlación de Pearson para dos variables ."
264+ msgstr "Coeficiente de correlación de Pearson y Spearman ."
266265
267266#: ../Doc/library/statistics.rst:108
268267msgid ":func:`linear_regression`"
@@ -1002,19 +1001,16 @@ msgstr ""
10021001"se lanza :exc:`StatisticsError`."
10031002
10041003#: ../Doc/library/statistics.rst:653
1005- #, fuzzy
10061004msgid ""
10071005"Return the `Pearson's correlation coefficient <https://en.wikipedia.org/wiki/"
10081006"Pearson_correlation_coefficient>`_ for two inputs. Pearson's correlation "
10091007"coefficient *r* takes values between -1 and +1. It measures the strength and "
10101008"direction of a linear relationship."
10111009msgstr ""
1012- "Retorna el `coeficiente de correlación de Pearson <https://en.wikipedia.org/"
1013- "wiki/Pearson_correlation_coefficient>`_ para dos entradas. El coeficiente de "
1014- "correlación de Pearson *r* toma valores entre -1 y +1. Mide la fuerza y "
1015- "dirección de la relación lineal, donde +1 significa una relación muy fuerte, "
1016- "positiva y lineal, -1 una relación muy fuerte, negativa y lineal, y 0 una "
1017- "relación no lineal."
1010+ "Retorna el `coeficiente de correlación de Pearson <https://es.wikipedia.org/"
1011+ "wiki/Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Spearman>`_ para dos entradas. El "
1012+ "coeficiente de correlación de Pearson *r* toma valores entre -1 y +1. Mide "
1013+ "la fuerza y dirección de la relación lineal."
10181014
10191015#: ../Doc/library/statistics.rst:659
10201016#, python-format
@@ -1025,13 +1021,22 @@ msgid ""
10251021"equal values receive the same rank. The resulting coefficient measures the "
10261022"strength of a monotonic relationship."
10271023msgstr ""
1024+ "Si *method* es \" *ranked*\" , calcula `El coeficiente de correlación de "
1025+ "Spearman <https://es.wikipedia.org/wiki/"
1026+ "Coeficiente_de_correlaci%C3%B3n_de_Spearman>`_ para dos entradas. Los datos "
1027+ "se sustituyen por rangos. Los empates se promedian para que valores iguales "
1028+ "reciban el mismo rango. El coeficiente resultante mide la fuerza de una "
1029+ "relación monótona."
10281030
10291031#: ../Doc/library/statistics.rst:665
10301032msgid ""
10311033"Spearman's correlation coefficient is appropriate for ordinal data or for "
10321034"continuous data that doesn't meet the linear proportion requirement for "
10331035"Pearson's correlation coefficient."
10341036msgstr ""
1037+ "El coeficiente de correlación de Spearman es apropiado para datos ordinales "
1038+ "o para datos continuos que no cumplen el requisito de proporción lineal para "
1039+ "el coeficiente de correlación de Pearson."
10351040
10361041#: ../Doc/library/statistics.rst:669
10371042msgid ""
@@ -1046,10 +1051,12 @@ msgid ""
10461051"Example with `Kepler's laws of planetary motion <https://en.wikipedia.org/"
10471052"wiki/Kepler's_laws_of_planetary_motion>`_:"
10481053msgstr ""
1054+ "Ejemplo con 'Leyes de Kepler sobre el movimiento planetario <https://es."
1055+ "wikipedia.org/wiki/Leyes_de_Kepler'_:"
10491056
10501057#: ../Doc/library/statistics.rst:699
10511058msgid "Added support for Spearman's rank correlation coefficient."
1052- msgstr ""
1059+ msgstr "Soporte añadido para el coeficiente de correlación de Spearman. "
10531060
10541061#: ../Doc/library/statistics.rst:704
10551062msgid ""
@@ -1112,18 +1119,16 @@ msgid ""
11121119msgstr ""
11131120"Si *proportional* es verdadero, se supone que la variable independiente *x* "
11141121"y la variable dependiente *y* son directamente proporcionales. Los datos se "
1115- "ajustan a una recta que pasa por el origen. Como la *intercepción * siempre "
1116- "será 0,0, la función lineal subyacente se simplifica a:"
1122+ "ajustan a una recta que pasa por el origen. Como la *intercept * siempre será "
1123+ "0,0, la función lineal subyacente se simplifica a:"
11171124
11181125#: ../Doc/library/statistics.rst:742
1119- #, fuzzy
11201126msgid "*y = slope \\ * x + noise*"
1121- msgstr "*y = slope \\ * x + intercept + noise*"
1127+ msgstr "*y = slope \\ * x + noise*"
11221128
11231129#: ../Doc/library/statistics.rst:746
1124- #, fuzzy
11251130msgid "Added support for *proportional*."
1126- msgstr "Soporte añadido a *weights *."
1131+ msgstr "Soporte añadido a *proportional *."
11271132
11281133#: ../Doc/library/statistics.rst:750
11291134msgid "Exceptions"
@@ -1278,7 +1283,6 @@ msgstr ""
12781283"razón ``P(x <= X < x+dx) / dx`` cuando *dx* tiende a cero."
12791284
12801285#: ../Doc/library/statistics.rst:839
1281- #, fuzzy
12821286msgid ""
12831287"The relative likelihood is computed as the probability of a sample occurring "
12841288"in a narrow range divided by the width of the range (hence the word "
@@ -1288,7 +1292,7 @@ msgstr ""
12881292"La verosimilitud relativa se calcula como la probabilidad de que una "
12891293"observación pertenezca a un intervalo estrecho dividida entre el ancho del "
12901294"intervalo (de ahí el término \" densidad\" ). Como la verosimilitud es "
1291- "relativa a los otros puntos, su valor puede ser mayor que `1.0`."
1295+ "relativa a los otros puntos, su valor puede ser mayor que `` 1.0` `."
12921296
12931297#: ../Doc/library/statistics.rst:846
12941298msgid ""
@@ -1303,7 +1307,6 @@ msgstr ""
13031307"Matemáticamente, se escribe ``P(X <= x)``."
13041308
13051309#: ../Doc/library/statistics.rst:853
1306- #, fuzzy
13071310msgid ""
13081311"Compute the inverse cumulative distribution function, also known as the "
13091312"`quantile function <https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile_function>`_ or "
@@ -1313,9 +1316,9 @@ msgid ""
13131316msgstr ""
13141317"Calcula la función de distribución acumulada inversa, también conocida como "
13151318"`función cuantil <https://es.wikipedia.org/wiki/Funci%C3%B3n_cuantil>`_ o "
1316- "función `punto porcentual <https://www.statisticshowto.datasciencecentral. "
1317- "com/inverse-distribution-function/>`_. Matemáticamente, se escribe ``x : P(X "
1318- "<= x) = p``."
1319+ "función `punto porcentual <https://web.archive.org/web/20190203145224/ "
1320+ "https://www.statisticshowto.datasciencecentral. com/inverse-distribution-"
1321+ "function/>`_. Matemáticamente, se escribe ``x : P(X <= x) = p``."
13191322
13201323#: ../Doc/library/statistics.rst:859
13211324msgid ""
@@ -1405,11 +1408,8 @@ msgid ":class:`NormalDist` Examples and Recipes"
14051408msgstr "Ejemplos de uso de :class:`NormalDist`"
14061409
14071410#: ../Doc/library/statistics.rst:927
1408- #, fuzzy
14091411msgid "Classic probability problems"
1410- msgstr ""
1411- ":class:`NormalDist` permite resolver fácilmente problemas probabilísticos "
1412- "clásicos."
1412+ msgstr "Problemas de probabilidad clásicos"
14131413
14141414#: ../Doc/library/statistics.rst:929
14151415msgid ":class:`NormalDist` readily solves classic probability problems."
@@ -1442,7 +1442,7 @@ msgstr ""
14421442
14431443#: ../Doc/library/statistics.rst:956
14441444msgid "Monte Carlo inputs for simulations"
1445- msgstr ""
1445+ msgstr "Entradas de Monte Carlo para simulaciones "
14461446
14471447#: ../Doc/library/statistics.rst:958
14481448msgid ""
@@ -1457,17 +1457,16 @@ msgstr ""
14571457
14581458#: ../Doc/library/statistics.rst:975
14591459msgid "Approximating binomial distributions"
1460- msgstr ""
1460+ msgstr "Aproximación de la distribución binomial "
14611461
14621462#: ../Doc/library/statistics.rst:977
1463- #, fuzzy
14641463msgid ""
14651464"Normal distributions can be used to approximate `Binomial distributions "
14661465"<https://mathworld.wolfram.com/BinomialDistribution.html>`_ when the sample "
14671466"size is large and when the probability of a successful trial is near 50%."
14681467msgstr ""
14691468"Las distribuciones normales se pueden utilizar para aproximar "
1470- "`distribuciones binomiales <http ://mathworld.wolfram.com/"
1469+ "`distribuciones binomiales <https ://mathworld.wolfram.com/"
14711470"BinomialDistribution.html>`_ cuando el tamaño de la muestra es grande y la "
14721471"probabilidad de un ensayo exitoso es cercana al 50%."
14731472
@@ -1490,7 +1489,7 @@ msgstr ""
14901489
14911490#: ../Doc/library/statistics.rst:1016
14921491msgid "Naive bayesian classifier"
1493- msgstr ""
1492+ msgstr "Clasificador bayesiano ingenuo "
14941493
14951494#: ../Doc/library/statistics.rst:1018
14961495msgid "Normal distributions commonly arise in machine learning problems."
@@ -1499,16 +1498,15 @@ msgstr ""
14991498"automático."
15001499
15011500#: ../Doc/library/statistics.rst:1020
1502- #, fuzzy
15031501msgid ""
15041502"Wikipedia has a `nice example of a Naive Bayesian Classifier <https://en."
15051503"wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier#Person_classification>`_. The "
15061504"challenge is to predict a person's gender from measurements of normally "
15071505"distributed features including height, weight, and foot size."
15081506msgstr ""
15091507"Wikipedia detalla un buen ejemplo de un `clasificador bayesiano ingenuo "
1510- "<https://es.wikipedia.org/wiki/Clasificador_bayesiano_ingenuo>`_. El "
1511- "objetivo es predecir el género de una persona a partir de características "
1508+ "<https://es.wikipedia.org/wiki/Clasificador_bayesiano_ingenuo>`_. El reto "
1509+ "consiste en predecir el género de una persona a partir de características "
15121510"físicas que siguen una distribución normal, como la altura, el peso y el "
15131511"tamaño del pie."
15141512
@@ -1554,13 +1552,15 @@ msgstr ""
15541552
15551553#: ../Doc/library/statistics.rst:1073
15561554msgid "Kernel density estimation"
1557- msgstr ""
1555+ msgstr "Estimación de la densidad del núcleo "
15581556
15591557#: ../Doc/library/statistics.rst:1075
15601558msgid ""
15611559"It is possible to estimate a continuous probability density function from a "
15621560"fixed number of discrete samples."
15631561msgstr ""
1562+ "Es posible estimar una función de densidad de probabilidad continua a partir "
1563+ "de un número fijo de muestras discretas."
15641564
15651565#: ../Doc/library/statistics.rst:1078
15661566msgid ""
@@ -1571,6 +1571,12 @@ msgid ""
15711571"smoothing is controlled by a single parameter, ``h``, representing the "
15721572"variance of the kernel function."
15731573msgstr ""
1574+ "La idea básica es suavizar los datos utilizando `una función de núcleo como "
1575+ "una distribución normal, una distribución triangular o una distribución "
1576+ "uniforme <https://en.wikipedia.org/wiki/"
1577+ "Kernel_(statistics)#Kernel_functions_in_common_use>`_. El grado de suavizado "
1578+ "se controla mediante un único parámetro, ``h``, que representa la varianza "
1579+ "de la función del núcleo."
15741580
15751581#: ../Doc/library/statistics.rst:1097
15761582msgid ""
@@ -1579,10 +1585,17 @@ msgid ""
15791585"recipe to generate and plot a probability density function estimated from a "
15801586"small sample:"
15811587msgstr ""
1588+ "'Wikipedia tiene un ejemplo <https://es.wikipedia.org/wiki/"
1589+ "Estimaci%C3%B3n_de_Densidad_de_Kernel#Ejemplo>'_ donde podemos usar la "
1590+ "fórmula ``kde_normal()`` para generar y trazar una función de densidad de "
1591+ "probabilidad estimada a partir de una muestra pequeña:"
15821592
15831593#: ../Doc/library/statistics.rst:1109
15841594msgid "The points in ``xarr`` and ``yarr`` can be used to make a PDF plot:"
15851595msgstr ""
1596+ "Los puntos de ``xarr`` y ``yarr`` pueden utilizarse para hacer una gráfica "
1597+ "de la función de densidad de probabilidad:"
15861598
15871599msgid "Scatter plot of the estimated probability density function."
15881600msgstr ""
1601+ "Diagrama de dispersión de la función de densidad de probabilidad estimada."
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