Distribució khi quadrat inversa

Infotaula distribució de probabilitatDistribució khi quadrat inversa
Funció de densitat de probabilitat
Tipusdistribució de probabilitat contínua Modifica el valor a Wikidata
Paràmetres ν > 0 {\displaystyle \nu >0\!}
Suport x ( 0 , ) {\displaystyle x\in (0,\infty )\!}
fdp 2 ν / 2 Γ ( ν / 2 ) x ν / 2 1 e 1 / ( 2 x ) {\displaystyle {\frac {2^{-\nu /2}}{\Gamma (\nu /2)}}\,x^{-\nu /2-1}e^{-1/(2x)}\!}
FD Γ ( ν 2 , 1 2 x ) / Γ ( ν 2 ) {\displaystyle \Gamma \!\left({\frac {\nu }{2}},{\frac {1}{2x}}\right){\bigg /}\,\Gamma \!\left({\frac {\nu }{2}}\right)\!}
Esperança matemàtica 1 ν 2 {\displaystyle {\frac {1}{\nu -2}}\!} per a ν > 2 {\displaystyle \nu >2\!}
Mediana 1 ν ( 1 2 9 ν ) 3 {\displaystyle \approx {\dfrac {1}{\nu {\bigg (}1-{\dfrac {2}{9\nu }}{\bigg )}^{3}}}}
Moda 1 ν + 2 {\displaystyle {\frac {1}{\nu +2}}\!}
Variància 2 ( ν 2 ) 2 ( ν 4 ) {\displaystyle {\frac {2}{(\nu -2)^{2}(\nu -4)}}\!} per a ν > 4 {\displaystyle \nu >4\!}
Coeficient de simetria 4 ν 6 2 ( ν 4 ) {\displaystyle {\frac {4}{\nu -6}}{\sqrt {2(\nu -4)}}\!} per a ν > 6 {\displaystyle \nu >6\!}
Curtosi 12 ( 5 ν 22 ) ( ν 6 ) ( ν 8 ) {\displaystyle {\frac {12(5\nu -22)}{(\nu -6)(\nu -8)}}\!} per a ν > 8 {\displaystyle \nu >8\!}
Entropia ν 2 + ln ( ν 2 Γ ( ν 2 ) ) {\displaystyle {\frac {\nu }{2}}\!+\!\ln \!\left({\frac {\nu }{2}}\Gamma \!\left({\frac {\nu }{2}}\right)\right)} ( 1 + ν 2 ) ψ ( ν 2 ) {\displaystyle \!-\!\left(1\!+\!{\frac {\nu }{2}}\right)\psi \!\left({\frac {\nu }{2}}\right)}
FGM 2 Γ ( ν 2 ) ( t 2 i ) ν 4 K ν 2 ( 2 t ) {\displaystyle {\frac {2}{\Gamma ({\frac {\nu }{2}})}}\left({\frac {-t}{2i}}\right)^{\!\!{\frac {\nu }{4}}}K_{\frac {\nu }{2}}\!\left({\sqrt {-2t}}\right)} ; no existeix com a funció amb valor real.
FC 2 Γ ( ν 2 ) ( i t 2 ) ν 4 K ν 2 ( 2 i t ) {\displaystyle {\frac {2}{\Gamma ({\frac {\nu }{2}})}}\left({\frac {-it}{2}}\right)^{\!\!{\frac {\nu }{4}}}K_{\frac {\nu }{2}}\!\left({\sqrt {-2it}}\right)}
MathworldInverseChi-SquaredDistribution Modifica el valor a Wikidata

En probabilitat i estadístiques, la distribució de khi quadrat inversa (o distribució de khi quadrat invertit )[1] és una distribució de probabilitat contínua d'una variable aleatòria de valor positiu. Està estretament relacionat amb la distribució khi quadrat. Sorgeix en la inferència bayesiana, on es pot utilitzar com a distribució anterior i posterior per a una variància desconeguda de la distribució normal.

La distribució de khi quadrat inversa (o distribució de khi quadrat invertida ) és la distribució de probabilitat d'una variable aleatòria la inversa multiplicativa (recíproca) de la qual té una distribució khi quadrat. Sovint també es defineix com la distribució d'una variable aleatòria el recíproc de la qual dividit pels seus graus de llibertat és una distribució khi quadrat. És a dir, si X {\displaystyle X} té la distribució khi quadrat amb ν {\displaystyle \nu } graus de llibertat, després, segons la primera definició, 1 / X {\displaystyle 1/X} té la distribució inversa de khi quadrat amb ν {\displaystyle \nu } graus de llibertat; mentre que segons la segona definició, ν / X {\displaystyle \nu /X} té la distribució inversa de khi quadrat amb ν {\displaystyle \nu } graus de llibertat. La informació associada a la primera definició es mostra a la part dreta de la pàgina.[2]

La primera definició dóna una funció de densitat de probabilitat donada per

f 1 ( x ; ν ) = 2 ν / 2 Γ ( ν / 2 ) x ν / 2 1 e 1 / ( 2 x ) , {\displaystyle f_{1}(x;\nu )={\frac {2^{-\nu /2}}{\Gamma (\nu /2)}}\,x^{-\nu /2-1}e^{-1/(2x)},}

mentre que la segona definició dóna la funció de densitat

f 2 ( x ; ν ) = ( ν / 2 ) ν / 2 Γ ( ν / 2 ) x ν / 2 1 e ν / ( 2 x ) . {\displaystyle f_{2}(x;\nu )={\frac {(\nu /2)^{\nu /2}}{\Gamma (\nu /2)}}x^{-\nu /2-1}e^{-\nu /(2x)}.}

En ambdós casos, x > 0 {\displaystyle x>0} i ν {\displaystyle \nu } és el paràmetre dels graus de llibertat. Més lluny, Γ {\displaystyle \Gamma } és la funció gamma. Ambdues definicions són casos especials de la distribució khi quadrat inversa escalada. Per a la primera definició la variància de la distribució és σ 2 = 1 / ν , {\displaystyle \sigma ^{2}=1/\nu ,} mentre que per a la segona definició σ 2 = 1 {\displaystyle \sigma ^{2}=1} .[3]

Referències

  1. Bernardo, J.M.; Smith, A.F.M. (1993) Bayesian Theory ,Wiley (pages 119, 431) ISBN 0-471-49464-X
  2. Turney, Shaun. «Chi-Square (Χ²) Distributions | Definition & Examples» (en anglès). https://www.scribbr.com,+20-05-2022.+[Consulta: 17 abril 2023].
  3. «Chi-square inverse cumulative distribution function - MATLAB chi2inv» (en anglès). https://www.mathworks.com.+[Consulta: 17 abril 2023].
  • Vegeu aquesta plantilla
Distribucions discretes
amb suport finit
Distribucions discretes
amb suport infinit
Distribucions contínues
suportades sobre un interval acotat
Distribucions contínues
suportades sobre un interval semi-infinit
Distribucions contínues
suportades en tota la recta real
Distribucions contínues
amb el suport de varis tipus
Barreja de distribució variable-contínua
Distribució conjunta
Discreta
Ewens
Multinomial
Multinomial de Dirichlet
Multinomial negativa
Contínua
Dirichlet
Dirichlet generalitzada
Estable multivariant
Gamma normal
Gamma normal inversa
Normal multivariable
t multivariable
Matriu de valor
Matriu gamma
Matriu gamma inversa
Matriu normal
Normal de Wishart
Normal de Wishart inversa
t matriu
Wishart
Wishart inversa
Direccionals
Univariada (circular)
Asimètrica de Laplace envoltada
Cauchy envoltada
Exponencial envoltada
Lévy envoltada
Normal envoltada
Circular uniforme
Univariada de von Mises
Bivariada (esfèrica)
Kent
Bivariada (toroidal)
Bivariada de von Mises
Multivariada
von Mises-Fisher
Bingham
Degenerada i singular
Degenerada
Delta de Dirac
Singular
Cantor
Famílies