Loi de Student

En théorie des probabilités et en statistique, la loi de Student est une loi de probabilité, faisant intervenir le quotient entre une variable suivant une loi normale centrée réduite et la racine carrée d'une variable distribuée suivant la [[loi du χ²|loi du Modèle:Math]].

Elle est notamment utilisée pour les tests de Student, la construction d'intervalle de confiance et en inférence bayésienne.

Définition

Soit Modèle:Mvar une variable aléatoire de loi normale centrée et réduite et soit Modèle:Mvar une variable indépendante de Modèle:Mvar et distribuée suivant la [[loi du χ²|loi du Modèle:Math]] à Modèle:Mvar degrés de liberté. Par définition, la variable

$T=\frac{Z}{\sqrt{U/k}}$

suit une loi de Student à Modèle:Mvar degrés de liberté.

$U=\sum _{i=1}^k{X}_i^2$, alors $U\sim {\chi }_k^2$, où les Modèle:Mvar sont Modèle:Mvar variables aléatoires réelles i.i.d. de loi normale centrée-réduite.

Propriétés

Densité

La densité de Modèle:Mvar, notée Modèle:Mvar, est donnée par :

$f_T(t)=\frac{1}{\sqrt{k\pi }}\frac{\mathrm{\Gamma }(\frac{k+1}{2})}{\mathrm{\Gamma }(\frac{k}{2})}{(1+\frac{t^2}{k})}^{-\frac{k+1}{2}},\text{pour}k>0$.

où Modèle:Math est la fonction Gamma d'Euler.

La densité Modèle:Mvar associée à la variable Modèle:Mvar est symétrique, centrée en 0 et en forme de cloche.

Espérance

Son espérance ne peut pas être définie pour Modèle:Math, et est nulle pour Modèle:Math.

Variance

Sa variance est infinie pour Modèle:Math et vaut Modèle:Sfrac pour Modèle:Math.

Comportement limite

Lorsque Modèle:Mvar est grand, la loi de Student converge vers la loi normale centrée réduite. Une manière simple de le démontrer est d'utiliser le lemme de Scheffé.

Histoire

Le calcul de la loi de Student a été décrit en 1908 par William Gosset alors qu'il était employé à la brasserie Guinness à Dublin. Son patron, sans doute pour des raisons liées à la concurrence, interdisait à ses employés de publier sous leur propre nom. Pour cette raison Gosset choisit un pseudonyme, Student, qui, en anglais, signifie étudiant. Le test t et la théorie sont devenus célèbres par les travaux de Ronald Fisher qui a donné à la loi le nom de « loi de Student »Modèle:,.

La loi de Student dans l'échantillonnage

Soient Modèle:Math, Modèle:Mvar variables aléatoires mutuellement indépendantes et distribuées suivant une même loi normale $𝒩(\mu ,{\sigma }^2)$ d’espérance Modèle:Mvar et de variance Modèle:Math qui correspondent à un échantillon de taille Modèle:Mvar. Considérons la moyenne empirique

$\bar{X}=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{X}_i$

et l'estimateur sans biais de la variance

$S^2=\frac{1}{n-1}\sum _{i=1}^n(X_i-\bar{X}{)}^2$.

Par normalisation, la variable aléatoire

$Z=\frac{\bar{X}-\mu }{\sigma /\sqrt{n}}$

suit une loi normale standard (d’espérance 0 et de variance 1). La variable aléatoire obtenue en remplaçant Modèle:Mvar par Modèle:Mvar dans $Z$ est

$T=\frac{\bar{X}-\mu }{S/\sqrt{n}}$,

$T$ suit la loi de Student à Modèle:Math degrés de liberté. Ce résultat est utile pour trouver des intervalles de confiance quand Modèle:Math est inconnue, comme indiqué plus bas.

Pour justifier cela, on introduit la variable aléatoire

$U=\frac{1}{{\sigma }^2}\sum _{i=1}^n(X_i-\bar{X}{)}^2$

qui permet d'écrire $\frac{S^2}{{\sigma }^2}=\frac{U}{n-1}$ et

$T=\frac{\bar{X}-\mu }{\sigma /\sqrt{n}}\frac{1}{S/\sigma }=\frac{Z}{\sqrt{U/(n-1)}}$

Pour terminer il faut montrer que Modèle:Mvar et Modèle:Mvar sont indépendantes et que Modèle:Mvar suit une [[loi du χ²|loi du Modèle:Math]] à Modèle:Math degrés de liberté. C'est précisément ce que montre le Théorème de Cochran.

Remarquons la perte d'un degré de liberté car même s'il y a Modèle:Mvar variables aléatoires Modèle:Mvar indépendantes, les $X_i-\bar{X}$ ne le sont pas puisque leur somme fait 0.

Application : intervalle de confiance associé à l’espérance d’une variable de loi normale de variance inconnue

Ce chapitre présente une méthode pour déterminer l'intervalle de confiance de l’espérance Modèle:Mvar d’une loi normale. Notons que si la variance est connue, il vaut mieux utiliser directement la loi normale avec la moyenne $\bar{X}$.

avec $\bar{X}$, l'estimateur ponctuel de l'espérance et $S$, l'estimateur non biaisé de l'écart-type définis ci-dessus.

$t_{\gamma }^k$ est le quantile d’ordre $1-\gamma$ de la loi de Student à k degrés de liberté, c'est l'unique nombre qui vérifie

$\mathbb{P}(T\le t_{\gamma }^k)=1-\gamma$

lorsque Modèle:Mvar suit la loi de Student à Modèle:Mvar degrés de liberté.

Par exemple, voici les tailles mesurées en cm sur un échantillon de 8 personnes

Modèle:Mvar	1	2	3	4	5	6	7	8
$x_i$	155	160	161	167	171	177	180	181

on en calcule la moyenne statistique $\bar{x}$ et la variance sans biais $s^2$ :

$\bar{x}=\frac{1}{8}\sum _{i=1}^8{x}_i=169$

$s^2=\frac{1}{7}\sum _{i=1}^8(x_i-\bar{x}{)}^2=96,\underset{\_}{857142}$

Prenons un risque $\alpha =10\mathrm{\%}$, donc un niveau de confiance $1-\alpha =90\mathrm{\%}$. Aux arrondis près, le tableau des quantiles ci-dessous donne $t_{5\mathrm{\%}}^7=1,895$, et l'intervalle de confiance est

$[\bar{x}-t_{5\mathrm{\%}}^7\frac{s}{\sqrt{8}};\bar{x}+t_{5\mathrm{\%}}^7\frac{s}{\sqrt{8}}]=[162,4;175,6].$

La probabilité que la taille moyenne de la population soit dans cet intervalle est de 90 %. Or la taille moyenne des français est de 177 cm, mais 177 n'appartient pas à cet intervalle de confiance, on peut alors dire que cet échantillon ne correspond pas à la population française, avec 10 % d'erreur. C'est un exemple d'application du test de Student.

Le graphique suivant illustre la notion de niveau de confiance en tant qu'intégrale de la fonction $f_T$ pour $k=7$, représentée par l'aire de la zone en bleu.

En résumé, pour un échantillon $x_1,x_2,...x_n$ d’une loi normale d'espérance Modèle:Math, l’intervalle de confiance de Modèle:Math au niveau $1-\alpha$ est :

$[\bar{x}-t_{\alpha /2}^{n-1}\frac{s}{\sqrt{n}},\bar{x}+t_{\alpha /2}^{n-1}\frac{s}{\sqrt{n}}]$,

avec

$\bar{x}=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{x}_i$,

$s^2=\frac{1}{n-1}\sum _{i=1}^n(x_i-\bar{x}{)}^2$,

et $t_{\gamma }^k$ le quantile d’ordre $1-\gamma$ de la loi de Student à Modèle:Mvar degrés de liberté.

Lois apparentées

• $X\sim \mathrm{t}(k=1)$ suit une loi de Cauchy : $X\sim \mathrm{Cauchy}(0,1)$.
• $\mathrm{t}(k)\stackrel{ℒ}{\to }𝒩(0,1)$ : la loi de Student converge en loi vers la loi normale.
• Si $X\sim \mathrm{t}(k)$ suit une loi de Student alors Modèle:Math suit une loi de Fisher : $X^2\sim \mathrm{F}({\nu }_1=1,{\nu }_2=k)$
• $X\sim \mathrm{t}(k)$ a une loi de Student si ${\sigma }^2\sim \text{Inv-}{\chi }^2(k,1)$ suit une loi inverse-χ² et $X\sim 𝒩(0,{\sigma }^2)$ suit une loi normale.

Tableau des valeurs du quantile

Le tableau suivant fournit les valeurs de certains quantiles de la loi de Student pour différents degrés de liberté k. Pour chaque valeur de $1-\alpha$, le quantile donné est tel que la probabilité pour qu'une variable suivant une loi de Student à k degrés de liberté lui soit inférieur est de $1-\alpha$. Ainsi, pour $1-\alpha =0,95$ et k = 7, si Modèle:Mvar suit une loi de Student à 7 degrés de liberté, on lit dans la table que $\mathbb{P}(T\le 1,895)=0,95$. Pour un intervalle de pari bilatéral à 95 %, on prendra le quantile à 97,5 % : $\mathbb{P}(T\in [-2,365;2,365])=0,95$.

Notons également que si l'on note $t_{\alpha }^k$ le quantile d'ordre $1-\alpha$ de la loi de Student à k degrés de liberté alors on a $t_{\alpha }^k=-t_{1-\alpha }^k$. Avec l'exemple précédent, on a $\mathbb{P}(T\le 1,895)=0,95$ et $\mathbb{P}(T\le -1,895)=0,05$

Un tableur standard permet de calculer ces quantiles de manière plus précise, par exemple LOI.STUDENT.INVERSE(0,95;7) donne $1,89457860509001$Modèle:À vérifier. On obtient la même valeur avec la commande qt(0.95,7) du logiciel R. En général qt($1-\alpha$,$k$) donne $t_{\alpha }^k$.

Modèle:Math	75 %	80 %	85 %	90 %	95 %	97,5 %	99 %	99,5 %	99,75 %	99,9 %	99,95 %
k
1	1,000	1,376	1,963	3,078	6,314	12,71	31,82	63,66	127,3	318,3	636,6
2	0,816	1,061	1,386	1,886	2,920	4,303	6,965	9,925	14,09	22,33	31,60
3	0,765	0,978	1,250	1,638	2,353	3,182	4,541	5,841	7,453	10,21	12,92
4	0,741	0,941	1,190	1,533	2,132	2,776	3,747	4,604	5,598	7,173	8,610
5	0,727	0,920	1,156	1,476	2,015	2,571	3,365	4,032	4,773	5,893	6,869
6	0,718	0,906	1,134	1,440	1,943	2,447	3,143	3,707	4,317	5,208	5,959
7	0,711	0,896	1,119	1,415	1,895	2,365	2,998	3,499	4,029	4,785	5,408
8	0,706	0,889	1,108	1,397	1,860	2,306	2,896	3,355	3,833	4,501	5,041
9	0,703	0,883	1,100	1,383	1,833	2,262	2,821	3,250	3,690	4,297	4,781
10	0,700	0,879	1,093	1,372	1,812	2,228	2,764	3,169	3,581	4,144	4,587
11	0,697	0,876	1,088	1,363	1,796	2,201	2,718	3,106	3,497	4,025	4,437
12	0,695	0,873	1,083	1,356	1,782	2,179	2,681	3,055	3,428	3,930	4,318
13	0,694	0,870	1,079	1,350	1,771	2,160	2,650	3,012	3,372	3,852	4,221
14	0,692	0,868	1,076	1,345	1,761	2,145	2,624	2,977	3,326	3,787	4,140
15	0,691	0,866	1,074	1,341	1,753	2,131	2,602	2,947	3,286	3,733	4,073
16	0,690	0,865	1,071	1,337	1,746	2,120	2,583	2,921	3,252	3,686	4,015
17	0,689	0,863	1,069	1,333	1,740	2,110	2,567	2,898	3,222	3,646	3,965
18	0,688	0,862	1,067	1,330	1,734	2,101	2,552	2,878	3,197	3,610	3,922
19	0,688	0,861	1,066	1,328	1,729	2,093	2,539	2,861	3,174	3,579	3,883
20	0,687	0,860	1,064	1,325	1,725	2,086	2,528	2,845	3,153	3,552	3,850
21	0,686	0,859	1,063	1,323	1,721	2,080	2,518	2,831	3,135	3,527	3,819
22	0,686	0,858	1,061	1,321	1,717	2,074	2,508	2,819	3,119	3,505	3,792
23	0,685	0,858	1,060	1,319	1,714	2,069	2,500	2,807	3,104	3,485	3,767
24	0,685	0,857	1,059	1,318	1,711	2,064	2,492	2,797	3,091	3,467	3,745
25	0,684	0,856	1,058	1,316	1,708	2,060	2,485	2,787	3,078	3,450	3,725
26	0,684	0,856	1,058	1,315	1,706	2,056	2,479	2,779	3,067	3,435	3,707
27	0,684	0,855	1,057	1,314	1,703	2,052	2,473	2,771	3,057	3,421	3,690
28	0,683	0,855	1,056	1,313	1,701	2,048	2,467	2,763	3,047	3,408	3,674
29	0,683	0,854	1,055	1,311	1,699	2,045	2,462	2,756	3,038	3,396	3,659
30	0,683	0,854	1,055	1,310	1,697	2,042	2,457	2,750	3,030	3,385	3,646
40	0,681	0,851	1,050	1,303	1,684	2,021	2,423	2,704	2,971	3,307	3,551
50	0,679	0,849	1,047	1,299	1,676	2,009	2,403	2,678	2,937	3,261	3,496
60	0,679	0,848	1,045	1,296	1,671	2,000	2,390	2,660	2,915	3,232	3,460
80	0,678	0,846	1,043	1,292	1,664	1,990	2,374	2,639	2,887	3,195	3,416
100	0,677	0,845	1,042	1,290	1,660	1,984	2,364	2,626	2,871	3,174	3,390
120	0,677	0,845	1,041	1,289	1,658	1,980	2,358	2,617	2,860	3,160	3,373
Modèle:Math	0,674	0,842	1,036	1,282	1,645	1,960	2,326	2,576	2,807	3,090	3,291

Remarque : la dernière ligne du tableau ci-dessus correspond aux grandes valeurs de k. Il s’agit d’un cas limite pour lequel la loi de Student est équivalente à la loi normale centrée et réduite.

Voir aussi

Bibliographie

• Modèle:Saporta1

Articles connexes

• Test de Student
• Erreur de mesure
• Fonction de Pearson
• Lemme de Scheffé