R 4.0.4 - en to fr translation catalogue (781 entries)

en: models are not all fitted to the same number of observations
fr: tous les modèles n'ont pas été ajustés sur le même nombre d'observations

en: empty model supplied
fr: modèle fourni vide

en: 'acf' must be of length two or more
fr: 'acf' doit être de longueur deux ou plus

en: object not interpretable as a factor
fr: objet non interprétable comme un facteur

en: cannot fit models without level ('alpha' must not be 0 or FALSE)
fr: ajustement du modèle impossible sans un niveau ('alpha' ne doit pas être zéro ou FALSE)

en: 'alpha', 'beta' and 'gamma' must be within the unit interval
fr: 'alpha', 'beta' et 'gamma' doivent être dans un intervale d'une unité

en: data must be non-zero for multiplicative Holt-Winters
fr: les données ne peuvent être négatives dans un modèle de Holt-Winters multiplicatif

en: need at least 2 periods to compute seasonal start values
fr: il faut au moins 2 périodes pour calculer les valeurs de départ saisonnières

en: invalid length(x)
fr: length(x) incorrecte

en: optimization difficulties: %s
fr: difficultés d'optimisation : %s

en: optimization failure
fr: échec d'optimisation

en: time series has no or less than 2 periods
fr: la série temporelle a moins de 2 périodes

en: the series is entirely NA
fr: la série ne contient que des NAs

en: frequency must be a positive integer >= 2 for BSM
fr: la fréquence doit être un entier >= 2 pour BSM

en: only implemented for univariate time series
fr: implémenté seulement pour les séries temporelles univariées

en: 'x' must be numeric
fr: 'x' doit être numérique

en: the first value of the time series must not be missing
fr: la première valeur de la série temporelle ne peut pas être manquante

en: all parameters were fixed
fr: tous les paramètres étaient fixés

en: possible convergence problem: 'optim' gave code = %d and message %s
fr: problème de convergence possible : 'optim' renvoie un code = %d et un message %s

en: no factors in the fitted model
fr: pas de facteur dans le modèle ajusté

en: 'which' specified no factors
fr: 'which' ne spécifie aucun facteur

en: 'which' specified some non-factors which will be dropped
fr: 'which' spécifie des variables non facteurs qui seront éliminées

en: 'sampleT' and 'nser' must be integer
fr: 'sampleT' et 'nser' doivent être des entiers

en: 'lag.max' must be at least 0
fr: 'lag.max' doit valoir au moins 0

en: 'lag.max' must be at least 1
fr: 'lag.max' doit valoir au moins 1

en: NAs in 'x'
fr: NAs dans 'x'

en: x$lag must have at least 1 column
fr: x$lag doit avoir au moins une colonne

en: can use ci.type="ma" only if first lag is 0
fr: ci.type="ma" ne peut être utilisé que si le premier décalage vaut 0

en: Page [%d,%d]: i =%s; j =%s
fr: Page [%d,%d] : i =%s ; j =%s

en: univariate time series only
fr: séries temporelles univariées seulement

en: no terms in scope
fr: aucun terme dans la formule cible

en: no terms in scope for adding to object
fr: aucun terme dans la formule cible à rajouter à l'objet

en: number of rows in use has changed: remove missing values?
fr: le nombre de lignes utilisées a changé : supprimer les valeurs manquantes ?

en: attempting model selection on an essentially perfect fit is nonsense
fr: tenter une sélection de modèle à partir d'un ajustement pratiquement parfait n'a pas de sens

en: F test assumes quasi%s family
fr: Le test F implique une famille quasi%s

en: no 'add1' method implemented for "mlm" models
fr: aucune méhode 'add1' implémentée pour les modèles "mlm"

en: scope is not a subset of term labels
fr: la formule cible n'est pas un sous-ensemble des étiquettes de termes du modèle

en: no 'drop1' method for "mlm" models
fr: aucune méhode 'drop1' pour les modèles "mlm"

en: F test assumes 'quasi%s' family
fr: Le test F implique une famille 'quasi%s'

en: AIC is not defined for this model, so 'step' cannot proceed
fr: AIC n'est pas défini pour ce modèle, donc 'step' ne peut poursuivre

en: AIC is -infinity for this model, so 'step' cannot proceed
fr: AIC vaut -infini pour ce modèle, donc 'step' ne peut poursuivre

en: 'A' must be an array or table
fr: 'A' doit être une matrice (array) ou un tableau de données (table)

en: length of FUN, %d,
     does not match the length of the margins, %d
fr: la longueur de FUN, %d,
     ne correspond pas à la longueur des marges, %d

en: no rows to aggregate
fr: pas de lignes à aggréger

en: 'by' must be a list
fr: 'by' doit être une liste

en: arguments must have same length
fr: les arguments doivent avoir la même longueur

en: cannot change frequency from %g to %g
fr: impossible de changer la fréquence de %g à %g

en: 'x' must be coefficient matrix/data frame
fr: 'x' doit être une matrice / un tableau de données contenant les coefficients

en: option "show.coef.Pvalues" is invalid: assuming TRUE
fr: l'option "show.coef.Pvalues" est incorrecte : TRUE est supposé

en: 'P.values' is TRUE, but 'has.Pvalue' is not
fr: 'P.values' est TRUE, mais 'has.Pvalue' ne l'est pas

en: wrong k / cs.ind
fr: k / cs.ind incorrect

en: option "show.signif.stars" is invalid: assuming TRUE
fr: l'option "show.signif.stars" est incorrecte : TRUE est supposée

en: 'anova' object must have colnames
fr: l'objet 'anova' doit avoir des noms de colonnes

en: 'conf.level' must be a single number between 0 and 1
fr: 'conf.level' doit être un nombre compris entre 0 et 1

en: not enough 'x' observations
fr: nombre d'observations 'x' insuffisant

en: not enough 'y' observations
fr: nombre d'observations 'y' insuffisant

en: samples differ in location: cannot compute confidence set, returning NA
fr: la position des échantillons diffère : impossible de calculer l'intervalle de confiance, NA est renvoyé

en: cannot compute confidence set, returning NA
fr: impossible de calculer l'intervalle de confiance, NA est renvoyé

en: cannot compute asymptotic confidence set or estimator
fr: impossible de calculer l'intervalle de confiance asymptotique ou l'estimateur

en: cannot compute estimate, returning NA
fr: impossible de calculer l'estimation, NA est renvoyé

en: cannot compute exact p-value with ties
fr: impossible de calculer la p-value exacte avec des ex-aequos

en: cannot compute exact confidence intervals with ties
fr: impossible de calculer les intervalles de confiance exacts avec des ex-aequos

en: 'formula' missing or incorrect
fr: 'formula' manquante ou incorrecte

en: grouping factor must have exactly 2 levels
fr: le facteur de regroupement doit avoir exactement 2 niveaux

en: weights are not supported in a multistratum aov() fit
fr: les pondérations ne sont pas supportées dans des ajustements aov() à plusieurs strates

en: Error() model is singular
fr: Le modèle Error() est singulier (bizarre)

en: the 'split' argument must be a list
fr: l'argument 'split' doit être une liste

en: 'coef' must define a contrast, i.e., sum to 0
fr: 'coef' doit définir un constrate, i.e., sa somme doit être 0

en: 'coef' must have same length as 'contrast.obj'
fr: 'coef' doit être de la même longueur que 'contrast.obj'

en: each element of '%s' must be logical
fr: tous les éléments de '%s' doivent être des logiques

en: the contrast defined is empty (has no TRUE elements)
fr: le contraste défini est vide (il n'a aucun élément TRUE)

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast (sum to zero)
fr: les colonnes de 'contrast.obj' doivent définir un contraste (somme nulle)

en: no degrees of freedom for residuals
fr: les résidus n'ont aucun degré de liberté

en: 'object' does not include an error 'qr' component
fr: 'object' ne contient pas de composante d'erreur 'qr'

en: Refitting model to allow projection
fr: Réajustement du modèle pour permettre la projection

en: columns of 'contrast.obj' must define a contrast(sum to zero)
fr: les colonnes de 'contrast.obj' doivent définir un contraste (somme nulle)

en: 'ties' is not "ordered", a function, or list(<string>, <function>)
fr: 'ties' n’est pas "ordered", une function, ou une list(<string>, <function>)

en: collapsing to unique 'x' values
fr: suppression des ex-aequos de 'x'

en: invalid interpolation method
fr: méthode d'interpolation incorrecte

en: need at least two non-NA values to interpolate
fr: il faut au moins deux valeurs non manquantes pour interpoler

en: zero non-NA points
fr: zéro points non NA

en: 'approx' requires n >= 1
fr: 'approx' nécessite n >= 1

en: NAs in 'x' must be the same row-wise
fr: L’es Nos dans 'x' doivent être les mêmes selon les lignes

en: 'order.max' must be >= 1
fr: 'order.max' doit être >= 1

en: 'order.max' must be < 'n.obs'
fr: 'order.max' doit être < 'n.obs'

en: zero-variance series
fr: séries de variance nulle

en: 'n.ahead' must be at least 1
fr: 'n.ahead' doit valoir au moins 1

en: number of series in 'object' and 'newdata' do not match
fr: le nombre de séries dans 'object' et 'newdata' ne correspondent pas

en: 'se.fit' not yet implemented for multivariate models
fr: 'se.fit' n'est pas encore implémenté pour des modèles multivariés

en: MLE only implemented for univariate series
fr: MLE n'est implémenté que pour des séries univariées

en: 'order.max' must be >= 0
fr: 'order.max' doit être >= 0

en: 'order.max' must be < 'n.used'
fr: 'order.max' doit être < 'n.used'

en: 'order' must be a non-negative numeric vector of length 3
fr: 'order' doit être un vecteur numérique positif ou nul de longueur 3

en: 'seasonal' must be a list with component 'order'
fr: 'seasonal' doit être une liste possédant une composante 'order'

en: 'seasonal$order' must be a non-negative numeric vector of length 3
fr: 'seasonal$order' doit être un vecteur numérique positif ou nul de longueur 3

en: lengths of 'x' and 'xreg' do not match
fr: les longueurs de 'x' et de 'xreg' ne correspondent pas

en: wrong length for 'fixed'
fr: longueur de 'fixed' incorrecte

en: some AR parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
fr: certains des paramètres AR etaient fixés : transform.pars = FALSE

en: too few non-missing observations
fr: trop peu d'observations non manquantes

en: 'init' is of the wrong length
fr: 'init' n'a pas la bonne longueur

en: non-stationary AR part
fr: partie AR non stationnaire

en: non-stationary seasonal AR part
fr: partie AR saisonnière non stationnaire

en: possible convergence problem: optim gave code = %d
fr: problème de convergence possible : optim renvoie un code = %d

en: non-stationary AR part from CSS
fr: partie AR non stationnaire dans CSS

en: non-stationary seasonal AR part from CSS
fr: partie AR saisonnière non stationnaire dans CSS

en: 'xreg' and 'newxreg' have different numbers of columns
fr: 'xreg' et 'newxreg' ont des nombres de colonnes différents

en: MA part of model is not invertible
fr: La partie MA du modèle est non inversible

en: seasonal MA part of model is not invertible
fr: la partie MA saisonnière du modèle est non inversible

en: NAs in '%s'
fr: NAs dans '%s'

en: invalid 'SSinit'
fr: 'SSinit' incorrect

en: converting non-invertible initial MA values
fr: conversion des valeurs MA initales non inversibles

en: some ARMA parameters were fixed: setting transform.pars = FALSE
fr: certains paramètre ARMA étaient fixés : transform.pars = FALSE

en: 'xreg' is collinear
fr: 'xreg' est collinéaire

en: NAs present: setting 'delta' to -1
fr: Présence de NAs : 'delta' fixé à -1

en: transformed ARMA parameters were fixed
fr: les paramètres ARMA tranformés étaient fixés

en: need at least 2 data points
fr: il faut au moins 2 points

en: invalid 'x'
fr: 'x' incorrect

en: invalid 'nb'
fr: 'nb' incorrect

en: no solution in the specified range of bandwidths
fr: pas de solution dans l'intervalle de largeur de fenêtre

en: increasing bw.SJ() search interval (%d) to [%.4g,%.4g]
fr: augmentation de l'intervalle de recherche (%d) bw.SJ() à [%.4g,%.4g]

en: minimum occurred at one end of the range
fr: le minimum se trouve à une des extrémités de l'intervalle

en: 'x' must be a list with at least 2 elements
fr: 'x' doit être une liste à 2 éléments

en: 'x' and 'g' must have the same length
fr: 'x' et 'g' doivent avoir la même longueur

en: all observations are in the same group
fr: toutes les observations appartiennent au même groupe

en: there must be at least 2 observations in each group
fr: il doit y avoir au moins 2 observations dans chaque groupe

en: 'formula' should be of the form response ~ group
fr: 'formula' doit être de la forme réponse ~ groupe

en: 'x' must be nonnegative and integer
fr: 'x' doit être un entier positif ou nul

en: 'n' must be a positive integer >= 'x'
fr: 'n' doit être un entier positif >= 'x'

en: incorrect length of 'x'
fr: la longueur de 'x' est incorrecte

en: 'p' must be a single number between 0 and 1
fr: 'p' doit être un nombre unique entre 0 et 1

en: length of choices must be 2
fr: la longueur des choix doit être 2

en: object '%s' has no scores
fr: l'objet '%s' n'a pas de score

en: 'scale' is outside [0, 1]
fr: 'scale' est en dehors de [0, 1]

en: biplots are not defined for complex PCA
fr: les biplots ne sont pas définis pour une ACP complexe

en: unequal number of rows in 'cancor'
fr: nombre de lignes inégaux dans 'cancor'

en: dimension 0 in 'x' or 'y'
fr: dimension 0 dans 'x' ou 'y'

en: 'x' has rank 0
fr: 'x' est de rang 0

en: 'y' has rank 0
fr: 'y' est de rang 0

en: 'x' and 'y' must have the same length
fr: 'x' et 'y' doivent avoir la même longueur

en: 'x' and 'y' must have at least 2 levels
fr: 'x' et 'y' doivent avoir au moins 2 niveaux

en: all entries of 'x' must be nonnegative and finite
fr: toutes les valeurs de 'x' doivent être positives ou nulles et définies

en: at least one entry of 'x' must be positive
fr: au moins une valeur de 'x' doit être positive

en: cannot compute simulated p-value with zero marginals
fr: impossible de calculer la valeur de p simulée avec des marges nulles

en: 'x' must at least have 2 elements
fr: 'x' doit avoir au moins 2 éléments

en: 'x' and 'p' must have the same number of elements
fr: 'x' and 'p' doivent avoir le même nombre d'éléments

en: probabilities must be non-negative.
fr: les probabilités doivent être positives ou nulles.

en: probabilities must sum to 1.
fr: la somme des probabilités doit être égale à 1.

en: Chi-squared approximation may be incorrect
fr: L’approximation du Chi-2 est peut-être incorrecte

en: NA values not allowed in 'd'
fr: NA non autorisées dans 'd'

en: eig=TRUE is disregarded when list.=FALSE
fr: eig=TRUE n’est pas utilisé lorsque list.=FALSE

en: x.ret=TRUE is disregarded when list.=FALSE
fr: x.ret=TRUE n’est pas pris en compte lorsque list.=FALSE

en: distances must be result of 'dist' or a square matrix
fr: les distances doivent provenir de 'dist' ou d'une matrice carrée

en: invalid value of %s
fr: valeur de %s incorrecte

en: 'k' must be in {1, 2, ..  n - 1}
fr: 'k' doit être dans {1, 2, ..  n - 1}

en: only %d of the first %d eigenvalues are > 0
fr: seulement %d des premières %d valeurs propres sont positives

en: initial value is not in the interior of the feasible region
fr: la valeur initiale ne se trouve pas à l'intérieur de la région admissible

en: Barrier algorithm ran out of iterations and did not converge
fr: L’algorithme de barrière a atteint le nombre maximal d'itérations sans avoir convergé

en: Objective function increased at outer iteration %d
fr: La fonction objective a augmenté dans l'itération externe %d

en: Objective function decreased at outer iteration %d
fr: La fonction objective a diminué dans l'itération externe %d

en: contrasts not defined for %d degrees of freedom
fr: contrastes indéfinis pour %d degrés de liberté

en: orthogonal polynomials cannot be represented accurately enough for %d degrees of freedom
fr: les polynômes orthogonaux ne peuvent pas être évalués avec une précision suffisante pour %d degrés de liberté

en: 'scores' argument is of the wrong length
fr: l'argument 'scores' n'a pas la bonne longueur

en: 'scores' must all be different numbers
fr: 'scores' doivent être des nombres tous différents

en: 'degree' must be at least 1
fr: 'degree' doit valoir au moins 1

en: missing values are not allowed in 'poly'
fr: valeurs manquantes non autorisées dans 'poly'

en: 'degree' must be less than number of unique points
fr: 'degree' doit être inférieur au nombre de points uniques

en: must supply one or more vectors
fr: vous devez fournir un ou plusieurs vecteurs

en: arguments must have the same length
fr: les arguments doivent avoir la même longueur

en: wrong number of columns in new data:
fr: le nombre de colonnes des nouvelles données est incorrect :

en: contrasts apply only to factors
fr: les contrastes s'appliquent uniquement aux facteurs

en: contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
fr: les contrastes ne peuvent être appliqués qu'aux facteurs ayant au moins deux niveaux

en: wrong number of contrast matrix rows
fr: nombre de lignes de la matrice de contrastes incorrect

en: singular contrast matrix
fr: matrice de contrastes singulière

en: numeric contrasts or contrast name expected
fr: contrastes numérique ou nom de contraste attendu

en: %s needs package 'Matrix' correctly installed
fr: %s nécessite le package 'Matrix' correctement installé

en: not enough degrees of freedom to define contrasts
fr: nombre de degrés de liberté insuffisant pour définir des contrastes

en: baseline group number out of range
fr: nombre de groupe de base en dehors de l'intervalle

en: invalid 'use' argument
fr: argument 'use' incorrect

en: supply both 'x' and 'y' or a matrix-like 'x'
fr: fournir 'x' et 'y' ou bien 'x' en matrice

en: 'y' must be numeric
fr: 'y' doit être numérique

en: 'x' is empty
fr: 'x' est vide

en: both 'x' and 'y' must be non-empty
fr: 'x' et 'y' ne peuvent être vides

en: cannot handle 'pairwise.complete.obs'
fr: impossible de gérer 'pairwise.complete.obs'

en: 'V' is not a square numeric matrix
fr: 'V' n'est pas une matrice carrée numérique

en: 'x' must be a numeric vector
fr: 'x' doit être un vecteur numérique

en: 'y' must be a numeric vector
fr: 'y' doit être un vecteur numérique

en: not enough finite observations
fr: pas assez d'observations non indéfinies

en: Cannot compute exact p-value with ties
fr: Impossible de calculer la p-value exacte avec des ex-aequos

en: 'formula' missing or invalid
fr: 'formula' manquante ou incorrecte

en: invalid formula
fr: 'formula' incorrecte

en: 'x' must be a matrix or a data frame
fr: 'x' doit être une matrice ou un tableau de données

en: 'x' must contain finite values only
fr: 'x' ne doit contenir que des valeurs définies

en: length of 'wt' must equal the number of rows in 'x'
fr: la longueur de 'wt' doit être égale au nombre de lignes de 'x'

en: weights must be non-negative and not all zero
fr: les poids doivent être positifs ou nuls et de somme non nulle

en: length of 'center' must equal the number of columns in 'x'
fr: la longueur de 'center' doit être égale au nombre de colonnes de 'x'

en: invalid 'tree' ('merge' component)
fr: 'tree' incorrect (composante 'merge')

en: either 'k' or 'h' must be specified
fr: 'k' ou 'h' doivent être spécifiés

en: the 'height' component of 'tree' is not sorted (increasingly)
fr: la composante 'height' de 'tree' n'est pas triée (par ordre croissant)

en: elements of 'k' must be between 1 and %d
fr: les éléments de 'k' doivent être compris entre 1 et %d

en: dendrogram entries must be 1,2,..,%d (in any order), to be coercible to "hclust"
fr: les entrées du dendrogramme doivent être 1,2,..,%d (dans n’importe quel ordre), pour être convertible en “hclust”

en: dendrogram node with non-positive #{branches}
fr: un noeud du dendrogramme a un nombre de branches < 1

en: midcache() of non-binary dendrograms only partly implemented
fr: midcache() pour des dendrogrammes non binaires n'est implémenté que partiellement

en: non-leaf subtree of length 0
fr: sous-arbre de longueur 0 qui n'est pas une feuille

en: 'order.dendrogram' requires a dendrogram
fr: 'order.dendrogram' nécessite un dendrogramme

en: 'reorder.dendrogram' requires a dendrogram
fr: 'reorder.dendrogram' nécessite un dendrogramme

en: invalid (length 0) node in dendrogram
fr: noeud incorrect (longueur 0) dans le dendrogramme

en: dendrogram non-leaf node with non-positive #{branches}
fr: un noeud du dendrogramme qui n'est pas une feuille a un nombre de branches < 1

en: 'height' must be at least %g, the maximal height of its components
fr: 'height' doit être au moins %g, la hauteur maximale de ses composants

en: 'X' is not a dendrogram
fr: 'X' n'est pas un dendrogramme

en: 'x' must be a numeric matrix
fr: 'x' doit être une matrice numérique

en: 'x' must have at least 2 rows and 2 columns
fr: 'x' doit avoir au moins 2 lignes et 2 colonnes

en: 'margins' must be a numeric vector of length 2
fr: 'margins' doit être un vecteur numérique de longueur 2

en: row dendrogram ordering gave index of wrong length
fr: longueur incorrecte pour l'indice d'ordre des lignes dans le dendrogramme

en: Colv = "Rowv" but nrow(x) != ncol(x)
fr: Colv = "Rowv" mais nrow(x) != ncol(x)

en: column dendrogram ordering gave index of wrong length
fr: longueur incorrecte pour l'indice d'ordre des colonnes dans le dendrogramme

en: 'ColSideColors' must be a character vector of length ncol(x)
fr: 'ColSideColors' doit être un vecteur de caractères de longueur ncol(x)

en: 'RowSideColors' must be a character vector of length nrow(x)
fr: 'RowSideColors' doit être un vecteur de caractères de longueur nrow(x)

en: argument 'x' must be numeric
fr: l'argument 'x' doit être numérique

en: 'x' and 'weights' have unequal length
fr: 'x' et 'weights' n'ont pas la même longueur

en: 'x' contains missing values
fr: 'x' contient une valeur manquante

en: 'weights' must all be finite
fr: tous les poids ('weights' doivent être des valeurs finies

en: 'weights' must not be negative
fr: 'weights' ne peuvent être négatifs

en: sum(weights) != 1  -- will not get true density
fr: sum(weights) != 1  -- vous n'obtiendrez pas réellement une densité de probabilité

en: need at least 2 points to select a bandwidth automatically
fr: il faut au moins 2 points pour choisir automatiquement la largeur de fenêtre

en: unknown bandwidth rule
fr: règle de choix de la largeur de fenêtre inconnue

en: non-finite 'bw'
fr: 'bw' indéfinie

en: 'bw' is not positive.
fr: 'bw' n'est pas positive.

en: non-finite 'from'
fr: 'from' indéfini

en: non-finite 'to'
fr: 'to' indéfini

en: invalid formula in deriv
fr: formule incorrecte dans deriv

en: 'x' is not a vector
fr: 'x' n'est pas un vecteur

en: bad value for 'lag' or 'differences'
fr: valeur incorrecte de 'lag' ou 'differences'

en: 'xi' does not have the right length
fr: 'xi' n'a pas la bonne longueur

en: incorrect dimensions for 'xi'
fr: dimensions incorrectes pour 'xi'

en: 'x' is not a vector or matrix
fr: 'x' n'est pas un vecteur ou une matrice

en: invalid distance method
fr: méthode de calcul de distance incorrecte

en: ambiguous distance method
fr: méthode de calcul de distance ambigüe

en: non-square matrix
fr: la matrice n'est pas carrée

en: specify 'rate' or 'scale' but not both
fr: spécifiez 'rate' ou 'scale', mais pas les deux en même temps

en: x[] and prob[] must be equal length vectors.
fr: x[] et prob[] doivent être des vecteur de même longueur.

en: probabilities must be finite, non-negative and not all 0
fr: les probabilités doivent être non infinies, non négatives, et ne peuvent pas toutes être nulles

en: 'x' must be non-negative
fr: 'x' doit être positif ou nul

en: size != sum(x), i.e. one is wrong
fr: size != sum(x), donc l'un des deux est faux

en: 'prob' and 'mu' both specified
fr: 'prob' et 'mu' spécifiés tous les deux

en: some terms will have NAs due to the limits of the method
fr: certains termes auront des NAs du fait des limites de la méthode

en: multivariate case with missing coefficients is not yet implemented
fr: le cas multivarié avec des coefficients manquant n’est pas implémenté

en: 'x' must have 1 or more non-missing values
fr: 'x' doit avoir au moins une valeur non manquante

en: wrong embedding dimension
fr: dimension d'inclusion incorrecte

en: 'covmat' is not a valid covariance list
fr: 'covmat' n'est pas une liste de covariances correcte

en: neither 'x' nor 'covmat' supplied
fr: ni 'x' ni 'covmat' ne sont fournis

en: response not allowed in formula
fr: réponse non autorisée dans la formule

en: factor analysis applies only to numerical variables
fr: l'analyse factorielle ne s'applique qu'à des valeurs numériques

en: 'covmat' is of unknown type
fr: 'covmat' est de type inconnu

en: requested scores without an 'x' matrix
fr: scores demandés sans matrice 'x'

en: factor analysis requires at least three variables
fr: l'analyse factorielle nécessite au moins trois variables

en: no starting values supplied
fr: pas de valeurs initiales fournies

en: invalid argument 'lambda'
fr: argument 'lambda' incorrect

en: %s link not recognised
fr: lien %s non reconnu

en: link "%s" not available for %s family; available links are %s
fr: le lien "%s" n'est pas disponible pour la famille %s ; les liens possibles sont %s

en: negative values not allowed for the 'Poisson' family
fr: les valeurs négatives sont interdites pour la famille 'Poisson'

en: ignoring prior weights
fr: les pondération initiales sont ignorées

en: negative values not allowed for the 'quasiPoisson' family
fr: les valeurs négatives sont interdites pour la famille 'quasiPoisson'

en: cannot find valid starting values: please specify some
fr: impossible de trouver des valeurs initiales correctes : prière d'en fournir

en: y values must be 0 <= y <= 1
fr: les valeurs de y doivent être 0 <= y <= 1

en: non-integer #successes in a %s glm!
fr: nombre de succès non entier dans un glm %s !

en: non-integer counts in a %s glm!
fr: effectifs non entier dans un glm %s !

en: for the '%s' family, y must be a vector of 0 and 1's
    or a 2 column matrix where col 1 is no. successes and col 2 is no. failures
fr: pour la famille '%s', y doit être un vecteur de 0 ou de 1
    ou une matrice à 2 colonnes où la col. 1 est le nombre de succès et la col. 2 le nombre d'échecs

en: cannot simulate from non-integer prior.weights
fr: impossible de réaliser des simulations à l'aide de prior.weights non entiers

en: non-positive values not allowed for the 'Gamma' family
fr: les valeurs inférieurs ou égales à zéro ne sont pas autorisées pour la famille ‘Gamma'

en: using weights as shape parameters
fr: utilisation des pondérations comme paramètres de forme

en: positive values only are allowed for the 'inverse.gaussian' family
fr: seules les valeurs positives sont autorisées pour la famille 'inverse.gaussian'

en: need CRAN package 'SuppDists' for simulation from the 'inverse.gaussian' family
fr: le package 'SuppDists' de CRAN est nécessaire pour des simulations avec la famille 'inverse.gaussian'

en: using weights as inverse variances
fr: utilisation des pondérations comme variances inverses

en: 'variance' "%s" is invalid: possible values are "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" and "constant"
fr: 'variance' "%s" est incorrecte : les valeurs possibles sont "mu(1-mu)", "mu", "mu^2", "mu^3" et "constant"

en: length mismatch in convolution
fr: désaccord entre les longueurs dans la convolution

en: missing values in 'filter'
fr: valeurs manquantes dans 'filter'

en: 'filter' is longer than time series
fr: 'filter' est plus long que la série temporelle

en: argument 'sides' must be 1 or 2
fr: l'argument 'sides' doit valoir 1 ou 2

en: 'circular' must be logical and not NA
fr: 'circular' doit être une valeur logique et pas NA

en: length of 'init' must equal length of 'filter'
fr: la longueur de 'init' doit être égale à la longueur de 'filter'

en: 'x' must have at least 2 rows and columns
fr: 'x' doit avoir au moins 2 lignes et colonnes

en: 'x' has entries too large to be integer
fr: 'x' contient des valeurs trop grandes pour des entiers

en: 'x' has been rounded to integer: %s
fr: 'x' a été arrondi à un entier : %s

en: if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
fr: si 'x' n'est pas une matrice, 'y' doit être donné

en: 'mult' must be integer >= 2, typically = 30
fr: 'mult' doit être un entier >= 2, typiquement = 30

en: alternative must be "two.sided", "less" or "greater"
fr: l'alternative doit être "two.sided", "less" or "greater"

en: 'or' must be a single number between 0 and Inf
fr: 'or' doit être un nombre positif ou nul

en: need 2 or more non-zero row marginals
fr: il faut au moins deux lignes marginales

en: need 2 or more non-zero column marginals
fr: il faut au moins deux colonnes marginales

en: names(hybridPars) should be NULL or be identical to the default's
fr: names(hybridPars) doit être NULL ou identiques aux valeurs par défaut

en: 'hybrid' is ignored for a 2 x 2 table
fr: 'hybrid' est ignoré pour une table 2 x 2

en: all groups must contain data
fr: tous les groupes doivent contenir des données

en: not enough observations
fr: pas assez d'observations

en: NA's are not allowed in 'groups' or 'blocks'
fr: Les NAs ne sont pas autorisés dans 'groups' ou 'blocks'

en: 'y', 'groups' and 'blocks' must have the same length
fr: 'y', 'groups' et 'blocks' doivent avoir la même longueur

en: not an unreplicated complete block design
fr: ce n'est pas un plan en bloc complet sans répétitions

en: formula missing
fr: formule manquante

en: incorrect specification for 'formula'
fr: 'formula' incorrecte

en: nothing to tabulate
fr: rien à tabuler

en: incorrect specification for 'row.vars'
fr: 'row.vars' incorrect

en: incorrect specification for 'col.vars'
fr: 'col.vars' incorrect

en: 'formula' must have both left and right hand sides
fr: 'formula' doit avoir un membre de gauche et un membre de droite

en: interactions are not allowed
fr: les interactions ne sont pas autorisées

en: 'formula' has '.' in both left and right hand sides
fr: 'formula' a '.' dans ses deux membres

en: incorrect variable names in rhs of formula
fr: noms de variables incorrectes dans le membre de droite de la formule

en: incorrect variable names in lhs of formula
fr: noms de variables incorrectes dans le membre de gauche de la formule

en: cannot use dots in formula with given data
fr: impossible d'utiliser des points dans la formule avec les données indiquées

en: 'x' must be an "ftable" object
fr: 'x' doit être un objet "ftable"

en: wrong method
fr: méthode incorrecte

en: 'file' must be a character string or connection
fr: 'file' doit être une chaîne de caractères ou une connexion

en: 'row.var.names' missing
fr: 'row.var.names' manquant

en: 'col.vars' missing or incorrect
fr: 'col.vars' manquant ou incorrect

en: 'family' not recognized
fr: 'family' non reconnu

en: invalid 'method' argument
fr: argument 'method' incorrect

en: 'weights' must be a numeric vector
fr: 'weights' doit être un vecteur numérique

en: negative weights not allowed
fr: poids négatifs non autorisés

en: number of offsets is %d should equal %d (number of observations)
fr: le nombre de décalages est %d et il devrait valoir %d (nombre d'observations)

en: fitting to calculate the null deviance did not converge -- increase 'maxit'?
fr: le calcul de dédéviation nulle n'a pas convergé lors de l'ajustement -- augmentez 'maxit' ?

en: value of 'epsilon' must be > 0
fr: la valeur de 'epsilon' doit être > 0

en: maximum number of iterations must be > 0
fr: le nombre maximum d'itérations doit être > 0

en: 'family' argument seems not to be a valid family object
fr: l'argument 'family' ne semble pas être un objet famille correcte

en: invalid linear predictor values in empty model
fr: valeurs du prédicteur linéaire incorrectes dans le modèle vide

en: invalid fitted means in empty model
fr: moyennes ajustées incorrectes dans le modèle vide

en: length of 'start' should equal %d and correspond to initial coefs for %s
fr: la longueur de 'start' devrait être égale à %d et correspondre aux coefs initiaux pour %s

en: NAs in V(mu)
fr: NA dans V(mu)

en: 0s in V(mu)
fr: 0 dans V(mu)

en: NAs in d(mu)/d(eta)
fr: NA dans d(mu)/d(eta)

en: no observations informative at iteration %d
fr: aucune observation informative à l'itération %d

en: non-finite coefficients at iteration %d
fr: coefficients indéfinis à l'itération %d

en: singular fit encountered
fr: ajustement singulier rencontré

en: no valid set of coefficients has been found: please supply starting values
fr: impossible de trouver un jeu de coefficients correct : prière de fournir des valeurs initiales

en: step size truncated due to divergence
fr: le pas a été tronqué à cause de la divergence

en: inner loop 1; cannot correct step size
fr: boucle interne 1 ; impossible de corriger le pas

en: step size truncated: out of bounds
fr: le pas a été tronqué : hors limites

en: inner loop 2; cannot correct step size
fr: boucle interne 2 ; impossible de corriger le pas

en: glm.fit: algorithm did not converge
fr: glm.fit : l'algorithme n'a pas convergé

en: glm.fit: algorithm stopped at boundary value
fr: glm.fit : l'algorithme s'est arrêté à la valeur limite

en: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred
fr: glm.fit: des probabilités ont été ajustées numériquement à 0 ou 1

en: glm.fit: fitted rates numerically 0 occurred
fr: glm.fit: des taux ont été ajustés numériquement à 0

en: the following arguments to 'anova.glm' are invalid and dropped:
fr: les arguments de 'anova.glm' suivants sont incorrects et ignorés :

en: using F test with a '%s' family is inappropriate
fr: l'utilisation d'un test F avec une famille '%s' n'est pas appropriée

en: using F test with a fixed dispersion is inappropriate
fr: l'utilisation d'un test F avec un facteur de dispersion fixe n'est pas appropriée

en: models with response %s removed because response differs from model 1
fr: les modèles avec réponse %s sont enlevés car la réponse diffère du modèle 1

en: models were not all fitted to the same size of dataset
fr: tous les modèles n'ont pas été ajustés à la même taille du jeu de données

en: observations with zero weight not used for calculating dispersion
fr: les observations de poids nul n'ont pas été utilisées pour le calcul de la dispersion

en: The "ward" method has been renamed to "ward.D"; note new "ward.D2"
fr: La méthode "ward" a été renommée "ward.D"; notez la nouvelle méthode "ward.D2"

en: invalid clustering method
fr: méthode de classification incorrecte

en: ambiguous clustering method
fr: méthode de classification ambigüe

en: invalid dissimilarities
fr: dissimilarités incorrectes

en: size cannot be NA nor exceed 65536
fr: la taille ne peut être NA et ne peut excéder 65536

en: must have n >= 2 objects to cluster
fr: il faut n >= 2 objets pour une classification

en: invalid length of members
fr: longueur des membres incorrecte

en: argument 'x' cannot be coerced to class %s
fr: l'argument 'x' ne peut pas être converti automatiquement en objet de classe %s

en: Consider providing an as.hclust.%s() method
fr: Envisagez de fournir une méthode as.hclust.%s()

en: need dendrograms where all leaves have labels
fr: il faut un dendrogramme où toutes les feuilles ont une étiquette

en: 'k' and 'h' must be a scalar
fr: 'k' et 'h' doivent être des scalaires

en: specify exactly one of 'k' and 'h'
fr: spécifiez seulement 'k' ou 'h'

en: k must be between 2 and %d
fr: 'k' doit être compris entre 2 et %d

en: specify exactly one of 'which' and 'x'
fr: spécifiez seulement 'which' ou 'x'

en: all elements of 'which' must be between 1 and %d
fr: tous les éléments de 'which' doivent être compris entre 1 et %d

en: invalid parameter values
fr: valeurs des paramètres incorrectes

en: a limit is NA or NaN
fr: une limite est NA ou NaN

en: missing values not allowed
fr: valeurs manquantes non autorisées

en: 'r' is less than 1
fr: 'r' est inférieur à 1

en: 'm' is less than 1
fr: 'm' est inférieur à 1

en: 'r' is less than 0
fr: 'r' est inférieur à 0

en: 'm' must be numeric with non-negative integers
fr: 'm' doit être numérique et contenir des entiers non négatifs

en: unknown named kernel
fr: nom de noyau inconnu

en: 'coef' must be a vector
fr: 'coef' doit être un vecteur

en: 'coef' does not have the correct length
fr: la longueur de 'coef' est incorrecte

en: coefficients do not add to 1
fr: la somme des coefficients n'est pas égale à 1

en: 'k' is not a kernel
fr: 'k' n'est pas un noyau

en: 'x' is shorter than kernel 'k'
fr: 'x' est plus court que le noyau 'k'

en: 'kernapply' is not available for object 'x'
fr: 'kernapply' n'est pas disponible pour l'objet 'x'

en: 'x' is not a kernel
fr: 'x' n'est pas un noyau

en: empty cluster: try a better set of initial centers
fr: classe vide : essayez un jeu de centres meilleur

en: number of cluster centres must lie between 1 and nrow(x)
fr: le nombre de centres de classes doit être compris entre 1 et nrow(x)

en: Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= %d)
fr: Les étapes de transfer (quick-TRANSfer stage) ont dépassé le maximum (= %d)

en: invalid nrow(x)
fr: nrow(x) incorrect

en: invalid ncol(x)
fr: ncol(x) incorrect

en: 'centers' must be a number or a matrix
fr: 'centers' doit être une matrice numérique

en: more cluster centers than distinct data points.
fr: le nombre de centres de classes est supérieur au nombre de points distincts.

en: initial centers are not distinct
fr: les centres initiaux ne sont pas distincts

en: more cluster centers than data points
fr: le nombre de centres de classes est supérieur au nombre de points

en: 'iter.max' must be positive
fr: 'iter.max' doit être positif

en: must have same number of columns in 'x' and 'centers'
fr: 'x' et 'centers' doivent avoir le même nombre de colonnes

en: 'x' is a list, so ignoring argument 'g'
fr: 'x' est une liste, donc l’argument 'g' est ignoré

en: some elements of 'x' are not numeric and will be coerced to numeric
fr: certains éléments de 'x' sont non numériques et seront convertis en nombres

en: not enough 'x' data
fr: pas assez de données 'x'

en: not enough 'y' data
fr: pas assez de données 'y'

en: p-value will be approximate in the presence of ties
fr: les valeurs p seront approximées en présence d'ex-aequos

en: 'y' must be numeric or a function or a string naming a valid function
fr: 'y' doit être numérique ou une fonction ou bien une chaîne de caractères donnant le nom d'une fonction adéquate

en: numeric y must be supplied.
    For density estimation use density()
fr: y doit être fourni.
    Pour l'estimation de la densité, utilisez density()

en: 'k' is not an integer
fr: 'k' n'est pas un entier

en: method = '%s' is not supported. Using 'qr'
fr: method = '%s' n'est pas supporté. Utilisation de 'qr'

en: number of offsets is %d, should equal %d (number of observations)
fr: le nombre de décalages est %d, il devrait valoir %d (nombre d'observations)

en: 'x' must be a matrix
fr: 'x' doit être une matrice

en: 0 (non-NA) cases
fr: aucun cas ne contient autre chose que des valeurs manquantes (NA)

en: incompatible dimensions
fr: dimensions incompatibles

en: missing or negative weights not allowed
fr: les poids manquants ou négatifs ne sont pas autorisés

en: invalid 'lm' object:  no 'terms' component
fr: objet 'lm' incorrect : pas de composantes 'terms'

en: calling summary.lm(<fake-lm-object>) ...
fr: appel à summary.lm(<faux-objet-lm>) ...

en: residual degrees of freedom in object suggest this is not an "lm" fit
fr: les degrés de liberté résiduels de l'objet suggère que ce n'est pas un ajustement "lm"

en: essentially perfect fit: summary may be unreliable
fr: ajustement pratiquement parfait : le résumé n’est peut-être pas fiable

en: lm object does not have a proper 'qr' component.
     Rank zero or should not have used lm(.., qr=FALSE).
fr: l'object lm n'a pas de composante 'qr' adéquate.\n
     Rang nul ou appel lm(..., qr=FALSE) inapproprié.

en: simulate() is not yet implemented for multivariate lm()
fr: 'simulate' n'est pas encore implémenté pour des modèles lm() multivariés

en: family '%s' not implemented
fr: famille '%s' non implémentée

en: calling anova.lm(<fake-lm-object>) ...
fr: appel à anova.lm(<faux-objet-lm>) ...

en: ANOVA F-tests on an essentially perfect fit are unreliable
fr: Les tests F d'ANOVA sur un ajustement pratiquement parfait ne sont pas fiables

en: calling predict.lm(<fake-lm-object>) ...
fr: appel à predict.lm(<faux-objet-lm>) ...

en: predictions on current data refer to _future_ responses
fr: les prédictions sur les données actuelles se réfèrent à des réponses _futures_

en: assuming prediction variance inversely proportional to weights used for fitting
fr: l'hypothèse d'une variance des prédictions inversement proportionnelle aux poids est utilisée lors de l'ajustement

en: Assuming constant prediction variance even though model fit is weighted
fr: Hypothèse d'une variance constante des prédictions, bien que le modèle ajusté soit pondéré

en: 'weights' as formula should be one-sided
fr: 'weights' comme formule ne peut avoir qu'un seul membre

en: 'object' has no 'effects' component
fr: 'object' n'a pas de composante 'effects'

en: the 'se.fit' argument is not yet implemented for "mlm" objects
fr: l'argument 'se.fit' n'est pas encore implémenté pour les objets "mlm"

en: invalid model QR matrix
fr: matrice QR du modèle incorrecte

en: non-NA residual length does not match cases used in fitting
fr: le nombre de résidus non manquants ne correspond pas a l'effectif utilisé pour l'ajustement

en: too few cases i with h_ii > 0), n < k
fr: trop peu de cas i avec h_ij > 0), n < k

en: predictors must all be numeric
fr: les prédicteurs doivent tous être numériques

en: 'degree' must be 0, 1 or 2
fr: 'degree' doit être 0, 1 ou 2

en: both 'span' and 'enp.target' specified: 'span' will be used
fr: 'span' et 'enp.target' ont tous deux été spécifiés : 'span' sera utilisé

en: invalid 'control' argument
fr: argument 'control' incorrect

en: invalid NCOL(X)
fr: incorrect NCOL(X)

en: only 1-4 predictors are allowed
fr: pas plus de 4 prédicteurs autorisés

en: invalid NROW(X)
fr: la valeur de NROW(X) est incorrecte

en: invalid 'y'
fr: 'y' incorrect

en: specified the square of a factor predictor to be dropped when degree = 1
fr: le carré d'un facteur prédicteur à ignorer a été spécifié, alors que le degré = 1

en: specified the square of a predictor to be dropped with only one numeric predictor
fr: le carré d'un prédicteur à ignorer a été spécifié, alors qu'il n'y a qu'un prédicteur

en: specified parametric for all predictors
fr: tous les prédicteurs spécifiés sont paramétriques

en: invalid argument 'span'
fr: argument 'span' incorrect

en: invalid argument 'cell'
fr: argument 'cell' incorrect

en: invalid argument 'degree'
fr: argument 'degree' incorrect

en: iterTrace = %d is not obeyed since iterations = %d
fr: iterTrace = %d n’est pas respecté puisque le nombre d’iterations = %d

en: first argument must be a "loess" object
fr: le premier argument doit être un objet "loess"

en: no models to compare
fr: pas de modèle à comparer

en: extra arguments discarded
fr: arguments supplémentaires ignorés

en: 'logLik.lm' does not support multiple responses
fr: 'logLik.lm' n'est pas implémenté pour les réponses multiples

en: no "nobs" attribute is available
fr: aucun attribut "nobs" n'est disponible

en: no 'nobs' method is available
fr: pas de méthode 'nobs' disponible

en: 'margin' must contain names or numbers corresponding to 'table'
fr: 'margin' doit contenir les noms ou des nombres correspondant à 'table'

en: 'start' and 'table' must be same length
fr: 'start' et 'table' doivent avoir la même longueur

en: number of weights = %d should equal %d (number of responses)
fr: nombre de poids = %d au lieu de %d (nombre de réponses)

en: 'X' matrix was collinear
fr: la matrice 'X' est collinéaire

en: missing observations deleted
fr: observations manquantes supprimées

en: observations with 0 weight not used in calculating standard deviation
fr: observations de poids nul non utilisées pour le calcul de l'écart-type

en: observations with 0 weights not used
fr: observations de poids nul non utilisées

en: 'low' and 'high' cannot be both TRUE
fr: 'low' et 'high' ne peuvent pas être vrais tous les deux simultanément

en: need multiple responses
fr: réponses multiples nécessaires

en: object must be of class %s or %s
fr: l'objet doit être de la classe %s ou %s

en: residuals have rank %d < %d
fr: les résidus sont de rang %d < %d

en: NAs are not allowed
fr: NA non autorisés

en: each dimension in table must be >= 2
fr: toutes les dimensions de la table doivent être >= 2

en: 'x' must be a 3-dimensional array
fr: 'x' doit être un tableau de dimension 3

en: if 'x' is not an array, 'y' must be given
fr: si 'x' n'est pas un tableau, 'y' doit être donné

en: if 'x' is not an array, 'z' must be given
fr: si 'x' n'est pas un tableau, 'z' doit être donné

en: 'x', 'y', and 'z' must have the same length
fr: 'x', 'y', et 'z' doivent avoir la même longueur

en: sample size in each stratum must be > 1
fr: la taille des échantillons dans chaque strate doit être > 1

en: 'x' must be square with at least two rows and columns
fr: 'x' doit être carrée avec au moins deux lignes et deux colonnes

en: 'x' and 'y' must have the same number of levels (minimum 2)
fr: 'x' et 'y' doivent avoir le même nombre de niveaux (minimum 2)

en: need numeric data
fr: données numériques nécessaires

en: 'mlm' objects with weights are not supported
fr: les objets 'mlm' pondérés ne sont pas supportés

en: X does not define a subspace of M
fr: X ne défini pas un sous-espace de M

en: residuals have rank %s < %s
fr: les résidus sont de rang %s < %s

en: 'model.tables' is not implemented for multiple responses
fr: 'model.tables' n'est pas implémenté pour les réponses multiples

en: type '%s' is not implemented yet
fr: le type '%s' n'est pas encore implémenté

en: this fit does not inherit from "lm"
fr: cet ajustement n'hérite pas de la classe "lm"

en: 'cterms' argument must match terms in model object
fr: l'argument 'cterms' doit correspondre aux termes de l'objet modèle

en: Design is unbalanced - use se.contrast() for se's
fr: Le plan n'est pas équilibré - utilisez se.contrast() pour les erreur-types

en: design is unbalanced so cannot proceed
fr: le plan n'est pas balancé et ne peut être utilisé

en: Standard error information not returned as design is unbalanced. 
    Standard errors can be obtained through 'se.contrast'.
fr: Erreur-type non retournée car le plan est déséquilibré. 
    L'erreur-type peut être obtenue grâce à 'se.contrast'.

en: SEs for type '%s' are not yet implemented
fr: Les erreur-types pour le type '%s' ne sont pas encore implémentées

en: na.action must be a function
fr: na.action doit être une fonction

en: non-factors ignored: %s
fr: les données autres que des facteurs sont ignorées : %s

en: eff.aovlist: non-orthogonal contrasts would give an incorrect answer
fr: eff.aovlist : des contrastes non orthogonaux donneraient un résultat incorrect

en: cannot create a formula from a zero-column data frame
fr: impossible de créer une formule à partir d'une tableau de données à zéro colonnes

en: invalid formula: %s
fr: 'formula' incorrecte : %s

en: invalid formula %s: not a call
fr: formule %s incorrecte : ce n’est pas un appel

en: invalid formula %s: assignment is deprecated
fr: formule %s incorrecte : l’assignation est obsolète

en: invalid formula %s: extraneous call to `%s` is deprecated
fr: formule %s incorrecte : un appel externe à `%s` est obsolète

en: invalid formula %s
fr: formule %s incorrecte

en: no terms component nor attribute
fr: pas de composante 'terms' ni d'attribut

en: 'termlabels' must be a character vector of length at least one
fr: 'termlabels' doit être un vecteur de caractères de longueur >= 1

en: Unparseable 'response' "%s"; use is deprecated.  Use as.name(.) or `..`!
fr: Impossible d’analyser le code de la reponse "%s" ; cet usage est obsolète. Utilisez as.name(.) ou `..` !

en: 'termobj' must be a object of class %s
fr: 'termobj' doit être un objet de classe %s

en: variable '%s' was fitted with type "%s" but type "%s" was supplied
fr: la variable '%s' a été ajustée avec le type "%s" mais le type "%s" a été fourni

en: variables %s were specified with different types from the fit
fr: les variables %s ont été spécifiées avec des types différents de ceux de l'ajustement

en: 'data' must be a data.frame, not a matrix or an array
fr: 'data' doit être un tableau de données et non pas une matrice ou un tableau

en: 'data' must be a data.frame, environment, or list
fr: 'data' doit être un data frame, un environnement ou une liste

en: variable '%s' is not a factor
fr: la variable '%s' n'est pas un facteur

en: 'offset' must be numeric
fr: 'offset' doit être numérique

en: model frame and formula mismatch in model.matrix()
fr: le tableau du modèle et la formule ne correspondent pas dans model.matrix()

en: non-list contrasts argument ignored
fr: un argument de contrastes qui n’est pas une liste est ignoré

en: 'contrasts.arg' argument must be named
fr: l'argument 'contrasts.arg' doit être nommé

en: variable '%s' is absent, its contrast will be ignored
fr: la variable %s est absente, son contraste sera ignoré

en: using type = "numeric" with a factor response will be ignored
fr: l'utilisation de type="numeric" avec une réponse de type facteur sera ignorée

en: invalid response type
fr: type de réponse incorrecte

en: invalid 'data' argument
fr: argument 'data' incorrect

en: all times contain an NA
fr: toutes les dates contiennent un NA

en: missing values in object
fr: valeurs manquantes dans l'objet

en: invalid argument 'omit'
fr: argument 'omit' incorrect

en: 'print.level' must be in {0,1,2}
fr: 'print.level' doit appartenir à {0,1,2}

en: 'interval' must be a vector of length 2
fr: 'interval' doit être un vecteur de longueur 2

en: lower < upper  is not fulfilled
fr: lower < upper n'est pas vérifié

en: f.lower = f(lower) is NA
fr: f.lower = f(lower) est NA

en: f.upper = f(upper) is NA
fr: f.upper = f(upper) est NA

en: invalid 'extendInt'; please report
fr: argument 'extendInt' incorrect; veuillez envoyer un rapport de bug

en: no sign change found in %d iterations
fr: pas de changement de signe après %d itérations

en: did not succeed extending the interval endpoints for f(lower) * f(upper) <= 0
fr: impossible d'étendre l'intervalle des points extrêmes pour f(lower) * f(upper) <= 0

en: f() values at end points not of opposite sign
fr: les valeurs de f() aux points extrêmes ne sont pas de signe opposé

en: convergence problem in zero finding:
fr: problème de convergence dans la recherche de zéro :

en: 'control' argument must be a named list
fr: l'argument 'control' doit être une liste nommée

en: logical 'hessian' argument not allowed.  See documentation.
fr: argument 'hessian' logique non autorisé. Voyez la documentation.

en: 'params' has wrong length
fr: 'params' n'a pas la bonne longueur

en: 'varying' must be in seq_along(pars)
fr: 'varying' doit appartenir à seq_along(pars)

en: 'varying' has wrong length
fr: 'varying' n'a pas la bonne longueur

en: 'varying' must be logical, integer or character
fr: 'varying' doit être logique, entier ou caractère

en: invalid argument to 'getProfile'
fr: argument de 'getProfile' incorrect

en: cannot recognize parameter name
fr: nom de paramètre inconnu

en: levels truncated to positive values only
fr: les niveaux ont été réduits aux valeurs positives

en: invalid  'attr(rhs, "gradient")'
fr: 'attr(rhs, "gradient")' incorrect

en: setVarying : 'vary' length must match length of parameters
fr: setVarying : la longueur de 'vary' ne correspond pas à la longueur des paramètres

en: singular gradient matrix at initial parameter estimates
fr: matrice de gradient singulière pour les estimations initiales des paramètres

en: 'data' must be a list or an environment
fr: 'data' doit être une liste ou un environnement

en: no starting values specified
fr: pas de valeurs initiales fournies

en: parameters without starting value in 'data': %s
fr: des paramètres n'ont pas de valeurs initiales dans 'data' : %s

en: no parameters to fit
fr: aucun paramètre à ajuster

en: argument 'subset' will be ignored
fr: l'argument 'subset' sera ignoré

en: argument 'na.action' will be ignored
fr: l'argument 'na.action' sera ignoré

en: upper and lower bounds ignored unless algorithm = "port"
fr: limites hautes et basses ignorées, à moins d'utiliser l'algorithme "port"

en: cannot calculate REML log-likelihood for "nls" objects
fr: impossible de calculer la log-vraisemblance REML pour les objets "nls"

en: anova is only defined for sequences of "nls" objects
fr: anova n'est définie que pour des suites d'objets "nls"

en: 'anova' is only defined for sequences of "nls" objects
fr: 'anova' n'est définie que pour des suites d'objets "nls"

en: formula '%s' must be of the form '~expr'
fr: la formule '%s' doit être de la forme '~expr'

en: '%s' cannot be of mode '%s'
fr: '%s' ne peut être de mode '%s'

en: a two-sided formula is required
fr: une formule à deux membres est requise

en: not enough groups
fr: pas assez de groupes

en: bounds can only be used with method L-BFGS-B (or Brent)
fr: des bornes ne peuvent être fixées que pour la méthode L-BFGS-B (ou Brent)

en: unknown names in control:
fr: noms inconnus dans le contrôle :

en: read the documentation for 'trace' more carefully
fr: lisez la documentation de 'trace' plus soigneusement

en: 'trace != 0' needs 'REPORT >= 1'
fr: 'trace != 0' nécessite 'REPORT >= 1'

en: method L-BFGS-B uses 'factr' (and 'pgtol') instead of 'reltol' and 'abstol'
fr: la méthode L-BFGS-B utilise 'factr' (et 'pgtol') au lieu de 'reltol' et 'abstol'

en: one-dimensional optimization by Nelder-Mead is unreliable:
    use "Brent" or optimize() directly
fr: l'optimisation de Nelder-Mead unidimensionnelle est instable :
    use "Brent" or optimize() directement

en: method = "Brent" is only available for one-dimensional optimization
fr: method = "Brent" n'est disponible que pour une optimisation unidimensionnelle

en: 'lower' and 'upper' must be finite values
fr: 'lower' et 'upper' doivent être des valeurs finies

en: pooling of SD is incompatible with paired tests
fr: le regroupement des SD est incompatible avec les tests appariés

en: 'x' must have 2 columns
fr: 'x' doit avoir 2 colonnes

en: 'x' and 'n' must have the same length
fr: 'x' et 'n' doivent avoir la même longueur

en: too few groups
fr: trop peu de groupes

en: not plotting observations with leverage one:
      %s
fr: les observations ayant un 'leverage = 0' ne sont pas représentées sur le graphique : 
     %s

en: use only with "lm" objects
fr: à utiliser seulement pour des objets "lm"

en: 'which' must be in 1:6
fr: 'which' doit être 1:6

en: 'id.n' must be in {1,..,%d}
fr: 'id.n' doit appartenir à {1,..,%d}

en: y is empty or has only NAs
fr: y est vide ou ne contient que des NA

en: hat values (leverages) are all = %s
     and there are no factor predictors; no plot no. 5
fr: les valeurs estimées ("leverages") sont tous = %s
     et il n'y a aucune variable dépendante facteur ; aucun graphe no. 5

en: 'x' and 'T' have incompatible length
fr: 'x' et 'T' n'ont pas la même longueur

en: 'x' must be finite, nonnegative, and integer
fr: 'x' doit être un entier positif, fini ou nul

en: 'T' must be nonnegative
fr: 'T' doit être positif ou nul

en: not enough data
fr: pas assez de données

en: the case k > 2 is unimplemented
fr: le cas k > 2 n'est pas implémenté

en: 'r' must be a single positive number
fr: 'r' doit être un nombre positif

en: exactly one of 'n', 'delta', 'sd', 'power', and 'sig.level' must be NULL
fr: un et un seul parmi 'n', 'delta', 'sd', 'power', et 'sig.level' doit être NULL

en: exactly one of 'n', 'p1', 'p2', 'power', and 'sig.level' must be NULL
fr: un et un seul parmi 'n', 'p1', 'p2', 'power', et 'sig.level' doit être NULL

en: No p1 in [0, p2] can be found to achieve the desired power
fr: Aucun p1 trouvé dans [0, p2] pour obtenir la puissance désirée

en: No p2 in [p1, 1] can be found to achieve the desired power
fr: Aucun p2 trouvé dans [p1, 0] pour obtenir la puissance désirée

en: No significance level [0, 1] can be found to achieve the desired power
fr: Aucun niveau significatif [0, 1] n’est trouvé pour obtenir la puissance désirée

en: exactly one of 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' must be NULL
fr: un et un seul parmi 'groups', 'n', 'between.var', 'within.var', 'power', and 'sig.level' doit être NULL

en: number of groups must be at least 2
fr: le nombre de groupes doit être au moins 2

en: number of observations in each group must be at least 2
fr: le nombre d'obervations dans chaque groupe doit être au moins 2

en: 'nterms' is missing with no default
fr: 'nterms' manque, sans valeur par défaut

en: 'ppr' applies only to numerical variables
fr: 'ppr' ne s'applique qu'aux variables numériques

en: mismatched 'x' and 'y'
fr: 'x' et 'y' ne correspondent pas

en: wrong number of columns in 'x'
fr: le nombre de colonnes de 'x' est incorrect

en: cannot rescale a constant/zero column to unit variance
fr: impossible de standardiser une constante/une colonne nulle

en: PCA applies only to numerical variables
fr: L’ACP ne s'applique qu'à des valeurs numériques

en: no scores are available: refit with 'retx=TRUE'
fr: pas de score disponible : refaites l'ajustement avec 'retx=TRUE'

en: 'newdata' must be a matrix or data frame
fr: 'newdata' doit être une matrice ou un tableau de données

en: 'newdata' does not have named columns matching one or more of the original columns
fr: 'newdata' n'a pas de colonnes dont les noms correspondent à des colonnes d'origine

en: 'newdata' does not have the correct number of columns
fr: 'newdata' n'a pas le bon nombre de colonnes

en: both 'x' and 'covmat' were supplied: 'x' will be ignored
fr: 'x' et 'covmat' fournis tous les deux : 'x' sera ignoré

en: 'princomp' can only be used with more units than variables
fr: 'princomp' ne peut être utilisé que si le nombre d'unités est supérieur au nombre de variables

en: cannot use 'cor = TRUE' with a constant variable
fr: impossible d'utiliser 'cor=TRUE' avec une variable constante

en: covariance matrix is not non-negative definite
fr: la matrice de covariance contient des valeurs négatives définies

en: argument does not include a 'qr' component
fr: l'argument ne contient pas de composante 'qr'

en: argument does not include an 'effects' component
fr: l'argument ne contient pas de composante 'effects'

en: 'proj' is not implemented for multiple responses
fr: 'proj' n'est pas implémenté pour les réponses multiples

en: table 'x' should have 2 entries
fr: la tableau 'x' doit compter deux entrées

en: elements of 'n' must be positive
fr: les éléments de 'n' doivent être positifs

en: elements of 'x' must be nonnegative
fr: les éléments de 'x' doivent être positifs ou nuls

en: elements of 'x' must not be greater than those of 'n'
fr: les éléments de 'x' ne doivent pas être supérieurs à ceux de 'n'

en: 'p' must have the same length as 'x' and 'n'
fr: 'p' doit avoir la même longueur que 'x' et 'n'

en: elements of 'p' must be in (0,1)
fr: les éléments de 'p' doivent appartenir à (0,1)

en: 'formula' missing
fr: 'formula' manquante

en: 'type' must be 1 or 3 for ordered factors
fr: 'type' doit être 1 ou 3 pour les facteurs ordonnés

en: (unordered) factors are not allowed
fr: les facteurs (non ordonnés) ne sont pas autorisés

en: missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE
fr: les valeurs manquantes et les NaN ne sont pas autorisés si 'na.rm' est FALSE

en: 'probs' outside [0,1]
fr: 'probs' en dehors de [0,1]

en: invalid argument 'n'
fr: argument 'n' incorrect

en: invalid argument 'r'
fr: argument 'r' incorrect

en: invalid argument 'c'
fr: argument 'c' incorrect

en: arguments 'r' and 'c' must have the same sums
fr: les arguments 'r' et 'c' doivent avoir la même somme

en: 'relevel' only for (unordered) factors
fr: 'relevel' n'est utilisable que pour des facteurs (non ordonnés)

en: 'relevel' only for unordered factors
fr: 'relevel' n'est utilisable que pour des facteurs non ordonnés

en: 'ref' must be of length one
fr: 'ref' doit être de longueur un

en: 'ref' must be an existing level
fr: 'ref' doit être un niveau existant

en: ref = %d must be in 1L:%d
fr: ref = %d doit appartenir à 1L:%d

en: failed to guess time-varying variables from their names
fr: impossible de déterminer les variables dépendant du temps depuis leurs noms

en: 'varying' arguments must be the same length
fr: les arguments varying doivent avoir la même longueur

en: 'lengths(varying)' must all match 'length(times)'
fr: tous les 'lengths(varying)' doivent correspondre à 'length(times)'

en: 'idvar' must uniquely identify records
fr: 'idvar' doivent identifier les enregistrement de manière unique

en: there are records with missing times, which will be dropped.
fr: il y a des enregistrements avec des dates manquantes, qui seront ignorés.

en: some constant variables (%s) are really varying
fr: certaines variables constantes (%s) varient

en: no 'reshapeWide' attribute, must specify 'varying'
fr: aucun attribut 'reshapeWide', il faut spécifier 'varying'

en: 'varying' must be nonempty list or vector
fr: 'varying' doit être une liste ou un vecteur non vide

en: length of 'v.names' does not evenly divide length of 'varying'
fr: la longueur de 'v.names' ne divise pas de manière entière la longueur de 'varying'

en: length of 'varying' must be the product of length of 'v.names' and length of 'times'
fr: la longueur de 'varying' doit être le produit des longueurs de 'v.names' et de 'times'

en: 'k' must be positive
fr: 'k' doit être positif

en: 'k' must be odd!  Changing 'k' to %d
fr: 'k' doit être impair ! La valeur de 'k' est remplacée par %d

en: 'k' is bigger than 'n'!  Changing 'k' to %d
fr: 'k' est plus grand que 'n' ! La valeur de 'k' est remplacée par %d

en: bandwidth 'k' must be >= 1 and odd!
fr: la largeur de fenêtre 'k' doit être >=1 et impaire !

en: argument 'object' has an impossible length
fr: la longueur de l'argument 'object' est incorrecte

en: no 'getInitial' method found for "%s" objects
fr: impossible de trouver une méthode 'getInitial' pour les objets "%s"

en: sample size must be between 3 and 5000
fr: la taille de l'échantillon doit être comprise entre 3 et 5000

en: all 'x' values are identical
fr: toutes les valeurs de 'x' sont identiques

en: attempt to smooth non-numeric values
fr: tentative de lisser des valeurs non numériques

en: attempt to smooth NA values
fr: tentative de lisser des valeurs NA

en: invalid 'endrule' argument
fr: argument 'endrule' incorrect

en: invalid 'control.spar'
fr: 'control.spar' incorrect

en: missing or infinite values in inputs are not allowed
fr: les valeurs manquantes ou infinies ne sont pas autorisées dans les entrées

en: invalid number of points
fr: nombre de points incorrect

en: lengths of 'x' and 'w' must match
fr: les longueurs de 'x' et de 'w' doivent correspondre

en: all weights should be non-negative
fr: tous les poids doivent être non négatifs

en: some weights should be positive
fr: certains poids doivent être positifs

en: 'tol' must be strictly positive and finite
fr: 'top' doit être un nombre positif et non infini

en: invalid 'keep.stuff'
fr: 'keep.stuff' incorrect

en: need at least four unique 'x' values
fr: il faut au moins quatre valeurs de 'x' différentes

en: 'cv' must not be NA when 'df' is specified
fr: 'cv' ne peut être NA lorsque 'df' est spécifié

en: cross-validation with non-unique 'x' values seems doubtful
fr: la validation croisée avec des valeurs de 'x' non uniques paraît douteuse

en: Numeric 'all.knots' must be strictly increasing
fr: Les nombres 'all.knots' doivent être strictement croissants

en: 'all.knots' is vector of knots; 'nknots' specification is disregarded
fr: 'all.knots' est un vecteur de nœuds ; la valeur fournie pour 'nknots' est ignorée

en: numeric 'all.knots' must cover [0,1] (= the transformed data-range)
fr: les nombres 'all.knots' doivent couvrir [0, 1] (= plage de données transformée)

en: 'all.knots' is TRUE; 'nknots' specification is disregarded
fr: 'all.knots' est vrai (TRUE) ; la valeur fournie pour 'nknots' est ignorée

en: 'nknots' must be numeric (in {1,..,n})
fr: 'nknots' doit être numérique (dans {1, ..., n})

en: 'nknots' must be at least 1
fr: 'nknots' doit valoir au moins 1

en: cannot use more inner knots than unique 'x' values
fr: impossible d'utiliser un nombre de noeuds internes supérieur au nombre de valeurs différentes de 'x'

en: must not specify both 'spar' and 'lambda'
fr: il faut spécifier à la fois 'spar' et 'lambda'

en: 'spar' must be of length 1
fr: 'spar' doit être de longueur 1

en: not using invalid df; must have 1 < df <= n := #{unique x} =
fr: n’utilise pas un df correct ; il faut fournir 1 < df <= n := #{unique x} =

en: NA lev[]; probably smoothing parameter 'spar' way too large!
fr: NA lev[] ; le paramètre de lissage 'spar' est probablement beaucoup trop grand !

en: setting df = 1  __use with care!__
fr: df fixé à 1 __à utiliser avec prudence !__

en: need result of smooth.spline(keep.data = TRUE)
fr: un résultat de smooth.spline(keep.data = TRUE) est nécessaire

en: type = "partial" is not yet implemented
fr: type = "partial" n'est pas encore implémenté

en: not a valid "smooth.spline" object
fr: objet "smooth.spline" incorrect

en: 'span' must be between 0 and 1.
fr: 'span' doit être compris entre 0 et 1.

en: 'y' must be numeric vector
fr: 'y' doit être un vecteur numérique

en: number of observations in 'x' and 'y' must match.
fr: les nombres d'observations de 'x' et de 'y' doivent correspondre.

en: number of weights must match number of observations.
fr: le nombre de poids doit correspondre au nombre d'observations.

en: 'x' must be between 0 and 1 for periodic smooth
fr: 'x' doit être compris entre 0 et 1 pour un lissage périodique

en: no finite observations
fr: aucune observation finie

en: 'p' must be between 0 and 0.5
fr: 'p' doit être compris entre 0 et 0.5

en: length of 'p' must be 1 or equal the number of columns of 'x'
fr: la longueur de 'p' doit être égale à 1 ou au nombre de colonnes de 'x'

en: 'x' must be a time series or an ar() fit
fr: 'x' doit être une série temporelle ou un ajustement ar()

en: must specify 'spans' or a valid kernel
fr: il faut spécifier 'spans' ou un noyau correct

en: coverage probability out of range [0,1)
fr: probabilité de l'intervalle en dehors des limites [0,1)

en: spline: first and last y values differ - using y[1] for both
fr: spline : la première et la dernière valeurs de y diffèrent - y[1] utilisé pour les deux

en: 'y' must be increasing or decreasing
fr: 'y' doit être croissant ou décroissant

en: 'spline' requires n >= 1
fr: 'spline' nécessite n >= 1

en: spline: first and last y values differ - using y[1L] for both
fr: spline : la première et la dernière valeurs de y diffèrent - y[1L] utilisé pour les deux

en: 'deriv' must be between 0 and 3
fr: 'deriv' doit être compris entre 0 et 3

en: 'x' must be *strictly* increasing (non - NA)
fr: 'x' doit être *strictement* croissant (non - NA)

en: stepfun: 'x' must be ordered increasingly
fr: stepfun : 'x' doit être rangé par ordre croissant

en: 'x' must have length >= 1
fr: 'x' doit être de longueur >= 1

en: 'y' must be one longer than 'x'
fr: 'y' doit être plus long que 'x' de un

en: no 'as.stepfun' method available for 'x'
fr: pas de méthode 'as.stepfun' disponible pour 'x'

en: not a valid step function
fr: ce n'est pas une fonction step correcte

en: 'plot.stepfun' called with wrong type of argument 'x'
fr: appel à 'plot.stepfun' avec un argument 'x' de type incorrect

en: %s must be 0 or 1
fr: %s doit être 0 ou 1

en: only univariate series are allowed
fr: seules les séries univariées sont autorisées

en: series is not periodic or has less than two periods
fr: la série n'est pas périodique ou elle a moins de deux périodes

en: unknown string value for s.window
fr: chaîne inconnue pour s.window

en: 'cutpoints' must be unique in 0 < cuts < 1, but are =
fr: 'cutpoints' doivent être uniques dans 0 < cuts < 1, mais ils sont =

en: 'cutpoints' must be unique, but are =
fr: 'cutpoints' doivent être uniques, mais ils sont =

en: 'x' must be between -1 and 1
fr: 'x' doit être compris entre -1 et 1

en: 'x' must be between %s and %s
fr: 'x' doit être compris entre %s et %s

en: number of 'cutpoints' must be one less than number of symbols
fr: le nombre de 'cutpoints' doit être égal au nombre de symboles moins 1

en: number of 'cutpoints' must be one more than number of symbols
fr: le nombre de 'cutpoints' doit être égal au nombre de symboles plus 1

en: must have 2 'symbols' for logical 'x' argument
fr: il doit y avoir 2 'symbols' si 'x' est un argument logique

en: invalid 'abbr.colnames'
fr: 'abbr.colnames' incorrect

en: 'mu' must be a single number
fr: 'mu' doit être un nombre

en: 'y' is missing for paired test
fr: 'y' est manquant pour un test apparié

en: data are essentially constant
fr: les données sont pratiquement constantes

en: 'main' must be TRUE, FALSE, NULL or character (vector).
fr: 'main' doit être TRUE, FALSE, NULL or caractère (vecteur).

en: x is not a vector or univariate time series
fr: x n'est pas un vecteur ni une série temporelle univariée

en: singularities in regression
fr: singularités dans la régression

en: 'ts' object must have one or more observations
fr: un objet 'ts' doit avoir au moins une observation

en: 'start' cannot be after 'end'
fr: 'start' ne peut pas être après 'end'

en: 'end' must be a whole number of cycles after 'start'
fr: 'end' doit être un nombre entier de cycles après 'start'

en: no time series supplied
fr: aucune série temporelle fournie

en: not all series have the same frequency
fr: toutes les séries n'ont pas la même fréquence

en: not all series have the same phase
fr: toutes les séries n'ont pas la même phase

en: non-intersecting series
fr: séries non recouvrantes

en: non-time series not of the correct length
fr: la série n'a pas une longueur correcte

en: time series contains internal NAs
fr: la série temporelle contient des NA internes

en: series is corrupt, with no 'tsp' attribute
fr: la série est incorrecte, pas d'attribut 'tsp'

en: series is corrupt: length %d with 'tsp' implying %d
fr: la série est incorrecte : longeur %d mais avec un 'tps' qui implique %d observations

en: cannot plot more than 10 series as "multiple"
fr: impossible de tracer plus de 10 séries comme "multiple"

en: scatter plots only for univariate time series
fr: les nuages de points ne sont que pour les séries temporelles univariées

en: 'xy.labels' must be logical or character
fr: 'xy.labels' doit être logique ou caractère

en: 'frequency' and 'deltat' are both not NULL and are inconsistent
fr: 'frequency' et 'deltat' sont tous les deux non NULL et sont incompatibles

en: 'frequency' not changed
fr: 'frequency' inchangée

en: bad value for 'start'
fr: valeur de 'start' incorrecte

en: 'start' value not changed
fr: valeur de 'start' inchangée

en: bad value for 'end'
fr: valeur de 'end' incorrecte

en: 'end' value not changed
fr: valeur de 'end' inchangée

en: extending time series when replacing values
fr: rallongement de la série temporelle au cours du remplacement des valeurs

en: times to be replaced do not match
fr: les dates à remplacer ne correspondent pas

en: no replacement values supplied
fr: pas de valeur de remplacement fournie

en: too many replacement values supplied
fr: trop de valeurs de remplacement fournies

en: number of values supplied is not a sub-multiple of the number of values to be replaced
fr: le nombre de valeurs fournies n'est pas un multiple du nombre de valeurs à remplacer

en: only replacement of elements is allowed
fr: seul le remplacement d'éléments est autorisé

en: 'model' must be list
fr: 'model' doit être une liste

en: 'n' must be strictly positive
fr: 'n' doit être un nombre strictement positif

en: 'ar' part of model is not stationary
fr: la partie 'ar' du mopdèle n'est pas stationaire

en: burn-in 'n.start' must be as long as 'ar + ma'
fr: le burn-in 'n.start' doit être aussi long que 'ar + ma'

en: 'model$order' must be of length 3
fr: 'model$order' doit être de longueur 3

en: inconsistent specification of 'ar' order
fr: l'ordre de 'ar' spécifié est incohérent

en: inconsistent specification of 'ma' order
fr: l'ordre de 'ma' spécifié est incohérent

en: number of differences must be a positive integer
fr: le nombre de différences doit être un entier positif

en: need an object with call component
fr: il faut un objet avec une composante call

en: 'ratio' must be a single positive number
fr: 'ratio' doit être un nombre positif

en: 'x' and 'w' must have the same length
fr: 'x' et 'w' doivent avoir la même longueur

en: not enough (non-missing) 'x' observations
fr: pas assez d'observations 'x' (définies)

en: requested conf.level not achievable
fr: requête conf.level impossible à atteindre

en: cannot compute confidence interval when all observations are zero or tied
fr: impossible de calculer un intervalle de confiance avec des observations toutes égales ou valant toutes zéro

en: cannot compute exact confidence interval with ties
fr: impossible de calculer un intervalle de confiance exact avec des ex-aequos

en: cannot compute exact p-value with zeroes
fr: impossible de calculer une p-value exacte avec des zéros

en: cannot compute exact confidence interval with zeroes
fr: impossible de calculer un intervalle de confiance exact avec des zéros

en: Requested conf.level not achievable
fr: Requête 'conf.level' impossible à atteindre

en: cannot compute confidence interval when all observations are tied
fr: impossible de calculer un intervalle de confiance avec des observations toutes égales

en: %s applies only to two-way tables
fr: %s est seulement applicable sur des tables de contingence à deux entrées

en: too few distinct input values to fit an asymptotic regression model
fr: le nombre de valeurs distinctes en entrée est trop faible pour ajuster un modèle de régression asymptotique

en: cannot fit an asymptotic regression model to these data
fr: impossible d'ajuster un modèle de régression asymptotique a ces données

en: too few observations to fit an asymptotic regression model
fr: trop peu d'observations pour ajuster un modèle de régression asymptotique

en: too few distinct input values to fit the 'asympOff' model
fr: trop peu de valeurs distinctes en entrée pour ajuster le modèle 'asympOff'

en: too few distinct input values to fit the 'asympOrig' model
fr: trop peu de valeurs distinctes en entrée pour ajuster le modèle 'asympOrig'

en: too few distinct input values to fit a biexponential
fr: trop peu de valeurs distinctes en entrée pour ajuster le modèle biexponentiel

en: must have length of response = length of second argument to 'SSfol'
fr: la longueur de response doit être égale à celle du second argument de 'SSfol'

en: must have at least 4 observations to fit an 'SSfol' model
fr: il faut au moins 4 observations pour ajuster un modèle 'SSfol'

en: too few distinct input values to fit a four-parameter logistic
fr: trop peu de valeurs distinctes en entrée pour ajuster un modèle logistique à quatre paramètres

en: too few distinct input values to fit a logistic model
fr: trop peu de valeurs distinctes en entrée pour ajuster un modèle logistique

en: too few distinct input values to fit a Michaelis-Menten model
fr: trop peu de valeurs distinctes en entrée pour ajuster le modèle de Michaelis-Menten

en: too few distinct input values to fit the Gompertz model
fr: trop peu de valeurs distinctes en entrée pour ajuster le modèle de Gompertz

en: too few distinct input values to fit the Weibull growth model
fr: trop peu de valeurs distinctes en entrée pour ajuster le modèle de croissance de Weibull

en: all 'x' values must be non-negative to fit the Weibull growth model
fr: toutes les valeurs de 'x' doivent être positives ou nulles pour ajuster le modèle de croissance de Weibull

en: using the %d/%d row from a combined fit | using the %d/%d rows from a combined fit
fr[0]: utilisation de %d/%d ligne d'un ajustement combiné
fr[1]: utilisation des %d/%d lignes d'un ajustement combiné

en: lower scope has term %s not included in model | lower scope has terms %s not included in model
fr[0]: la formule inférieure a un terme %s non inclus dans le modèle
fr[1]: la formule inférieure a des termes %s non inclus dans le modèle

en: upper scope has term %s not included in model | upper scope has terms %s not included in model
fr[0]: la formule inférieure a un terme %s non inclus dans le modèle
fr[1]: la formule inférieure a des termes %s non inclus dans le modèle

en: there are %d Error terms: only 1 is allowed | there are %d Error terms: only 1 is allowed
fr[0]: il y a %d terme d'erreur : un seul est autorisé
fr[1]: il y a %d termes d'erreur : un seul est autorisé

en: unknown name %s in the 'split' list | unknown names %s in the 'split' list
fr[0]: nom %s inconnu dans la liste 'split'
fr[1]: noms %s inconnus dans la liste 'split'

en: %d factor is too many for %d variables | %d factors are too many for %d variables
fr[0]: %d facteur, c'est trop pour %d variables
fr[1]: %d facteurs, c'est trop pour %d variables

en: 'start' must have %d row | 'start' must have %d rows
fr[0]: 'start' doit avoir %d ligne
fr[1]: 'start' doit avoir %d lignes

en: unable to optimize from this starting value | unable to optimize from these starting values
fr[0]: optimisation impossible à partir de la valeur initiale
fr[1]: optimisation impossible à partir de ces valeurs initiales

en: 'init' must have %d column | 'init' must have 1 or %d columns
fr[0]: 'init' doit avoir %d colonne
fr[1]: 'init' doit avoir %d colonnes

en: X matrix has rank %d, but only %d observation | X matrix has rank %d, but only %d observations
fr[0]: La matrice X est de rang %d, mais n'a que %d observation
fr[1]: La matrice X est de rang %d, mais n'a que %d observations

en: did not converge in %d iteration | did not converge in %d iterations
fr[0]: pas de convergence en %d itération
fr[1]: pas de convergence en %d itérations

en: %d missing value deleted | %d missing values deleted
fr[0]: %d valeur manquante supprimée
fr[1]: %d valeurs manquantes supprimées

en: 'X' matrix has %d case (row) | 'X' matrix has %d cases (rows)
fr[0]: la matrice 'X' a %d cas (ligne)
fr[1]: la matrice 'X' a %d cas (lignes)

en: 'Y' has %d case (row) | 'Y' has %d cases (rows)
fr[0]: 'Y' a %d cas (ligne)
fr[1]: 'Y' a %d cas (lignes)

en: only %d case | only %d cases
fr[0]: mais seulement %d cas
fr[1]: mais seulement %d cas

en: but %d variable | but %d variables
fr[0]: mais seulement %d variable
fr[1]: mais seulement %d variables

en: medpolish() did not converge in %d iteration | medpolish() did not converge in %d iterations
fr[0]: medpolish() n'a pas convergé en %d itération
fr[1]: medpolish() n'a pas convergé en %d itérations

en: 'newdata' had %d row | 'newdata' had %d rows
fr[0]: 'newdata' avait %d ligne
fr[1]: 'newdata' avait %d lignes

en: but variable found had %d row | but variables found have %d rows
fr[0]: mais la variable trouvée a %d ligne
fr[1]: mais les variables trouvées ont %d lignes

en: factor %s has new level %s | factor %s has new levels %s
fr[0]: le facteur %s a un nouveau niveau %s
fr[1]: le facteur %s a des nouveaux niveaux %s

en: %d observation deleted due to missingness | %d observations deleted due to missingness
fr[0]: %d observation effacée parce que manquante
fr[1]: %d observations effacées parce que manquantes

en: _NOT_ converged in %d iteration | _NOT_ converged in %d iterations
fr[0]: pas de convergence en %d itération
fr[1]: pas de convergence en %d itérations

en: unrecognized control element named %s ignored | unrecognized control elements named %s ignored
fr[0]: élément de contrôle non reconnu nommé %s ignoré
fr[1]: éléments de contrôle non reconnus nommés %s ignorés

en: fitting parameter %s without any variables | fitting parameters %s without any variables
fr[0]: paramètres d'ajustement %s sans aucune variable
fr[1]: paramètres d'ajustement %s sans aucunes variables

en: parameter %s does not occur in the model formula | parameters %s do not occur in the model formula
fr[0]: le paramètre %s n'apparaît pas dans la formule du modèle
fr[1]: les paramètres %s n'apparaîssent pas dans la formule du modèle

en: %d observation with NA, NaN or Inf deleted | %d observations with NAs, NaNs and/or Infs deleted
fr[0]: %d observation avec NA, NaN ou Inf éliminée
fr[1]: %d observations avec NA, NaN ou Inf éliminées

en: 'start.innov' is too short: need %d point | 'start.innov' is too short: need %d points
fr[0]: 'start.innov' est trop court : il faut %d point
fr[1]: 'start.innov' est trop court : il faut %d points
