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DeutschLoi logit-normale — Wikipédia
| Logit-normal | |
 Densité de probabilité | |
 Fonction de répartition | |
| Paramètres | σ2 > 0, |
|---|---|
| Support | |
| Densité de probabilité | |
| Fonction de répartition | |
| Espérance | pas d'expression analytique |
| Médiane | |
| Mode | pas d'expression analytique |
| Variance | pas d'expression analytique |
| Fonction génératrice des moments | pas d'expression analytique |
modifier  | |
![{\displaystyle x\in ]0,1[}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/fee8129984ada9f4224a6ffbe788b602a750daa3)
![{\displaystyle {\frac {1}{2}}{\Big [}1+\operatorname {erf} {\Big (}{\frac {\operatorname {logit} (x)-\mu }{\sqrt {2\sigma ^{2}}}}{\Big )}{\Big ]}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f866d537580a7e284ff45c5b6ba44282405d5437)
En théorie des probabilités et en statistique, la loi logit-normale est une loi de probabilité telle que la fonction logit de cette loi soit de loi normale. Si Y est une variable aléatoire de loi normale, et P est la fonction logistique, alors est de loi logit-normale, de manière similaire, si X est de loi logit-normale, alors est de loi normale.
Caractérisations
[modifier | modifier le code]densité de probabilité
[modifier | modifier le code]La densité de probabilité de la loi logit-normale est :
![{\displaystyle f_{X}(x;\mu ,\sigma )={\begin{cases}\displaystyle {\frac {1}{\sigma {\sqrt {2\pi }}}}\,e^{-{\frac {(\operatorname {logit} (x)-\mu )^{2}}{2\sigma ^{2}}}}{\frac {1}{x(1-x)}}&{\hbox{ pour }}x\in ]0,1[\\0&{\hbox{ sinon }}\end{cases}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d162c66101ace986f44b830056821d08ac77b341)
où μ et σ sont l'espérance et l'écart-type du logit de la variable (par définition, le logit de X est de loi normale).
La densité obtenue en changeant le signe de μ est symétrique, c'est-à-dire , le nouveau mode est symétrique à l'ancien par rapport à 1/2.
Moments
[modifier | modifier le code]Les moments de la loi logit-normale n'ont pas d'expression analytique. Il est cependant possible de les estimer par des approximations d'intégrales.
Notes et références
[modifier | modifier le code]- Frederic, P. & Lad, F. (2008) Two Moments of the Logitnormal Distribution. Communications in Statistics-Simulation and Computation. 37: 1263-1269
- Mead, « A Generalised Logit-Normal Distribution », Biometrics, vol. 21, no 3, , p. 721–732 (DOI 10.2307/2528553, JSTOR 2528553)
Voir aussi
[modifier | modifier le code]Articles connexes
[modifier | modifier le code]- loi normale.
- loi bêta et loi Kumaraswamy qui sont des lois à deux paramètres ayant la même forme.
Liens externes
[modifier | modifier le code]- logitnorm package pour R.
