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diff --git a/src/stratified_sampling.hpp b/src/stratified_sampling.hpp
index 9175f75..c6b9c19 100644
--- a/src/stratified_sampling.hpp
+++ b/src/stratified_sampling.hpp
@@ -82,7 +82,7 @@ private:
 template <typename L>
 void stratified_sampling<L>::update(int Nk) {
     bool first_step = M.empty();
-    //reinitialistation du vecteur M du nombre de tirages par strates
+    //reinitialisation du vecteur M du nombre de tirages par strates
     if (first_step) {
         M.resize(I,1);
         cumM.resize(I,0);
@@ -102,15 +102,14 @@ void stratified_sampling<L>::update(int Nk) {
         }
     }
     else {
-				//On remplit un vecter des écarts types à parti de notre vecteur de variance
-				std::vector<double> sigma(p.size(),0);
-				for (int i=0; i < I; i++) {
-					sigma[i]=sqrt(sigma2[i]);
-				}
+        //On remplit un vecteur des écarts types à partir de notre vecteur de variance
+        std::vector<double> sigma(p.size(),0);
+        for (int i=0; i < I; i++) {
+            sigma[i]=sqrt(sigma2[i]);
+        }
         double scal = std::inner_product(p.begin(), p.end(), sigma.begin(), (double) 0);
         for (int i=0; i < I; i++) {
             m[i] = (Nk-I)*p[i]*sigma[i]/scal;
-            //std::cout<<m[i]<<std::endl;
         }
     }
     M[0]+=floor(m[0]);
@@ -124,7 +123,7 @@ void stratified_sampling<L>::update(int Nk) {
 
 template <typename L>
 void stratified_sampling<L>::draw(int N) {
-		update(N);
+    update(N);
     double m, s, oldmean;
     for(int i=0;i<I;i++){
         m=0;
@@ -151,24 +150,6 @@ vector<double> stratified_sampling<L>::get_var() const {
 };
 
 template <typename L>
-void stratified_sampling<L>::print_mean() const {
-	cout<<"les espérances :"<<endl;
-	    for(int i=0;i<I;i++){
-        cout<<mean[i]<<"\t";
-			}
-			cout<<endl;
-};
-
-template <typename L>
-void stratified_sampling<L>::print_sigma() const {
-	cout<<"les écarts types :"<<endl;
-	    for(int i=0;i<I;i++){
-        cout<<sqrt(sigma2[i])<<"\t";
-			}
-			cout<<endl;
-};
-
-template <typename L>
 pair<double,double> stratified_sampling<L>::estimator() const {
 	double est_mean = 0;
 	double est_std = 0;
@@ -194,7 +175,7 @@ struct exponential_tilt : public std::unary_function<std::vector<double>, double
         double scal = 0;
         for (unsigned int i=0; i<X.size(); i++){
             Y[i] = X[i] + mu[i];
-            scal+=X[i]*mu[i];
+            scal += X[i]*mu[i];
         }
         return f(Y) * exp(-scal-0.5*norm_mu);
     };
@@ -203,4 +184,4 @@ struct exponential_tilt : public std::unary_function<std::vector<double>, double
         std::vector<double> mu;
         Fct f;
         double norm_mu;
-    };
+};