Loi de Slash — Wikipédia
Loi de Slash | |
![]() Densité de probabilité | |
![]() Fonction de répartition | |
Paramètres | aucun |
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Support | |
Densité de probabilité | |
Fonction de répartition | |
Espérance | n'existe pas |
Médiane | 0 |
Mode | 0 |
Variance | n'existe pas |
Asymétrie | n'existe pas |
Kurtosis normalisé | n'existe pas |
Fonction génératrice des moments | n'existe pas |
Fonction caractéristique | |
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En théorie des probabilités, la loi de Slash est la loi de probabilité d'une variable aléatoire de loi normale divisée par une variable aléatoire de loi uniforme continue[1],[2]. En d'autres termes, si est une variable normale centrée réduite (moyenne est nulle et la variance vaut 1), si est uniforme sur et si et sont indépendantes alors la variable suit une loi de Slash. Cette loi a été nommée ainsi par William H. Rogers (en) et John Tukey dans un article publié en 1972[3].
Fonction de densité
[modifier | modifier le code]Sa fonction de densité est donnée par
où est la fonction de densité d'une loi normale centrée réduite. Elle n'est pas définie pour , mais cette valeur interdite est remplacée par :
L'utilisation la plus commune de la loi de Slash est dans l'étude de simulations. Cette loi possède une queue plus lourde que la loi normale mais n'est cependant pas pathologique comme la loi de Cauchy[4].
Généralisation
[modifier | modifier le code]Plus récemment, le terme de loi Slash désigne la loi de toute variable de la forme , où Z et U sont deux variables indépendantes, U suit une loi uniforme sur [0;1] et q > 0. Par extension, U peut aussi être choisi comme une variable suivant une loi bêta ; on parle alors de beta divided slash distribution[5].
Références
[modifier | modifier le code]- (en) Anthony Christopher Davison et D. V. Hinkley, Bootstrap methods and their application, Cambridge University Press, , 484 p. (ISBN 978-0-521-57471-6, lire en ligne)
- Nicolas Ferrari, « Prévoir l’investissement des entreprises, Un indicateur des révisions dans l’enquête Investissement », Économie et Statistique, nos 395-396, , p. 39-64 (www.insee.fr/fr/ffc/docs_ffc/es395-396c.pdf)
- (en) W.H. Rogers et J.W. Tukey, « Understanding some long-tailed symmetrical distributions », Stat. Neerl., vol. 26, , p. 221–226 (DOI 10.1111/j.1467-9574.1972.tb00191.x)
- Statistical Engineering Division, National Institute of Science and Technology, « Statistical engineering division - dataaplot - slapdf » (consulté le )
- (en) Peter Zörnig, « On Generalized Slash Distributions: Representation by Hypergeometric Functions », Stats, vol. 2, no 3, , p. 371-387 (DOI 10.3390/stats2030026)