Loi inverse-gaussienne généralisée
Modèle:Infobox Distribution statistiques En théorie des probabilités et en statistique, la loi inverse-gaussienne généralisée (GIG, pour generalized inverse Gaussian distribution en anglais) est une loi de probabilité continue qui généralise la loi inverse-gaussienne en introduisant un troisième paramètre.
Cette loi est utilisée, par exemple, en géostatistique, en hydrologie ou en finance. Elle a été initialement proposée par le statisticien et hydrologue Étienne Halphen[1], puis la loi a été popularisée par Modèle:Lien qui lui a donné son nom, ainsi que par Modèle:Lien, la loi est également connue sous le nom de loi de Sichel.
La notation indique que la variable aléatoire X suit une loi inverse-gaussienne généralisée.
Caractérisation
La densité de probabilité de la loi inverse-gaussienne généralisée est donnée par[2] :
où est la fonction de Bessel modifiée de troisième espèce et de paramètre , et les paramètres vérifient :
Entropie
L'entropie de la loi inverse-gaussienne généralisée est donnée par :
où est la dérivée par rapport à l'ordre de la fonction de Bessel modifiée et évaluée en .
Liens avec d'autres lois
- Lorsque , la loi est une loi inverse-gaussienne[2].
- La loi gamma est un cas particulier de la loi inverse-gaussienne généralisée pour [2].
Références
- ↑ Modèle:Doi
- ↑ 2,0 2,1 et 2,2 Modèle:Article