Loi inverse-χ²

Loi inverse-χ2
Image illustrative de l’article Loi inverse-χ²
Densité de probabilité

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Fonction de répartition

Paramètres ν > 0 {\displaystyle \nu >0\!}
Support x ] 0 , [ {\displaystyle x\in ]0,\infty [\!}
Densité de probabilité 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)}\!}
Fonction de répartition 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)\!}
Espérance 1 ν 2 {\displaystyle {\frac {1}{\nu -2}}\!} pour ν > 2 {\displaystyle \nu >2\!}
Mode 1 ν + 2 {\displaystyle {\frac {1}{\nu +2}}\!}
Variance 2 ( ν 2 ) 2 ( ν 4 ) {\displaystyle {\frac {2}{(\nu -2)^{2}(\nu -4)}}\!} pour ν > 4 {\displaystyle \nu >4\!}
Asymétrie 4 ν 6 2 ( ν 4 ) {\displaystyle {\frac {4}{\nu -6}}{\sqrt {2(\nu -4)}}\!} pour ν > 6 {\displaystyle \nu >6\!}
Kurtosis normalisé 12 ( 5 ν 22 ) ( ν 6 ) ( ν 8 ) {\displaystyle {\frac {12(5\nu -22)}{(\nu -6)(\nu -8)}}\!} pour ν > 8 {\displaystyle \nu >8\!}
Entropie ν 2 + ln ( 1 2 Γ ( ν 2 ) ) ( 1 + ν 2 ) ψ ( ν 2 ) {\displaystyle \scriptstyle {\frac {\nu }{2}}+\ln \left({\frac {1}{2}}\Gamma \!\left({\frac {\nu }{2}}\right)\right)-\left(1+{\frac {\nu }{2}}\right)\psi \left({\frac {\nu }{2}}\right)}
Fonction génératrice des moments 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)}
Fonction caractéristique 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)}
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En théorie des probabilités et en statistique, la loi inverse- χ 2 {\displaystyle \chi ^{2}} (ou loi du χ 2 {\displaystyle \chi ^{2}} inverse) est la loi de probabilité[1] de la variable aléatoire dont l'inverse suit une loi du χ². Une variante par changement d'échelle existe également.

Cette loi est utilisée en inférence statistique. Si X suit une loi inverse-χ2, on notera : X Inv- χ 2 ( ν ) {\displaystyle X\sim {\mbox{Inv-}}\chi ^{2}(\nu )} .

Définition

Si X suit une loi du χ² à ν {\displaystyle \nu } degrés de liberté, alors 1 / X {\displaystyle 1/X} est de loi inverse-χ2 à ν {\displaystyle \nu } degrés de liberté.

Sa densité de probabilité est donnée par :

f ( x ; ν ) = { 2 ν / 2 Γ ( ν / 2 ) x ν / 2 1 e 1 / ( 2 x )  si  x > 0 0  sinon {\displaystyle f(x;\nu )={\begin{cases}\displaystyle {\frac {2^{-\nu /2}}{\Gamma (\nu /2)}}\,x^{-\nu /2-1}e^{-1/(2x)}&{\text{ si }}x>0\\0&{\text{ sinon}}\end{cases}}}

Γ {\displaystyle \Gamma } est la fonction gamma et ν {\displaystyle \nu } est appelé le nombre de degrés de liberté.

Variante

Une variante de la loi inverse-χ2 existe, par un changement d'échelle. C'est la loi de ν / X {\displaystyle \nu /X} lorsque X suit une loi du χ² à ν {\displaystyle \nu } degrés de liberté. La densité de probabilité est alors donnée par :

f ( x ; ν ) = { ( ν / 2 ) ν / 2 Γ ( ν / 2 ) x ν / 2 1 e ν / ( 2 x )  si  x > 0 0  sinon. {\displaystyle f(x;\nu )={\begin{cases}\displaystyle {\frac {(\nu /2)^{\nu /2}}{\Gamma (\nu /2)}}x^{-\nu /2-1}e^{-\nu /(2x)}&{\text{ si }}x>0\\0&{\text{ sinon.}}\end{cases}}}

Le degré de liberté est encore ν {\displaystyle \nu } .

Liens avec d'autres lois

  • loi du χ² : Si X χ 2 ( ν ) {\displaystyle X\thicksim \chi ^{2}(\nu )} , alors 1 X Inv- χ 2 ( ν ) {\displaystyle {\frac {1}{X}}\thicksim {\mbox{Inv-}}\chi ^{2}(\nu )} .
  • la loi inverse-χ2 est la loi inverse-gamma avec α = ν 2 {\displaystyle \alpha ={\frac {\nu }{2}}} et β = 1 2 {\displaystyle \beta ={\frac {1}{2}}} .

Références

  1. Bernardo, J.M.; Smith, A.F.M. (1993) Bayesian Theory,Wiley (pages 119, 431) (ISBN 0-471-49464-X)

Voir aussi

Liens externes

  • InvChisquare dans le paquet geoR pour le langage R.
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