OpenTURNS est une bibliothèque C++ libre dédiée aux statistiques et à la fiabilité, utilisable en langage Python et distribuée dans Debian.

Avec la version 1.0, elle propose la modélisation des processus stochastiques, et une meilleure compatibilité avec Python et le module Numpy.

Une petite démo en python pour voir ?

Avec ces quelques lignes je peux réaliser un lissage à noyaux sur un échantillon, réutiliser la distribution obtenue pour simuler une variable aléatoire X, que je donne à manger à une fonction réalisant un couplage pour obtenir une autre variable aléatoire Y, pour enfin évaluer la probabilité de défaillance P(Y>0.1) par un simple MonteCarlo.

from openturns import *
data = NumericalSample.ImportFromCSVFile("meteo.csv")
distribution = KernelSmoothing(Epanechnikov()).build(data)
X = RandomVector(distribution)
model = NumericalMathFunction("ageing")
Y = RandomVector(model, X)
algorithm = MonteCarlo(Event(Y, Greater(), 0.1))
algorithm.setMaximumOuterSampling(int(1e6))
algorithm.run()
print "P(Y>0.1)=", algorithm.getResult().getEventProbability()