Distribució khi quadrat inversa escalada

Infotaula distribució de probabilitatkhi quadrat inversa escalada
Funció de densitat de probabilitat
Funció de distribució de probabilitat
Tipusdistribució de probabilitat contínua Modifica el valor a Wikidata
Paràmetres ν > 0 {\displaystyle \nu >0\,}
τ 2 > 0 {\displaystyle \tau ^{2}>0\,}
Suport x ( 0 , ) {\displaystyle x\in (0,\infty )}
fdp ( τ 2 ν / 2 ) ν / 2 Γ ( ν / 2 )   exp [ ν τ 2 2 x ] x 1 + ν / 2 {\displaystyle {\frac {(\tau ^{2}\nu /2)^{\nu /2}}{\Gamma (\nu /2)}}~{\frac {\exp \left[{\frac {-\nu \tau ^{2}}{2x}}\right]}{x^{1+\nu /2}}}}
FD Γ ( ν 2 , τ 2 ν 2 x ) / Γ ( ν 2 ) {\displaystyle \Gamma \left({\frac {\nu }{2}},{\frac {\tau ^{2}\nu }{2x}}\right)\left/\Gamma \left({\frac {\nu }{2}}\right)\right.}
Esperança matemàtica ν τ 2 ν 2 {\displaystyle {\frac {\nu \tau ^{2}}{\nu -2}}} per a ν > 2 {\displaystyle \nu >2\,}
Moda ν τ 2 ν + 2 {\displaystyle {\frac {\nu \tau ^{2}}{\nu +2}}}
Variància 2 ν 2 τ 4 ( ν 2 ) 2 ( ν 4 ) {\displaystyle {\frac {2\nu ^{2}\tau ^{4}}{(\nu -2)^{2}(\nu -4)}}} per a ν > 4 {\displaystyle \nu >4\,}
Coeficient de simetria 4 ν 6 2 ( ν 4 ) {\displaystyle {\frac {4}{\nu -6}}{\sqrt {2(\nu -4)}}} per a ν > 6 {\displaystyle \nu >6\,}
Curtosi 12 ( 5 ν 22 ) ( ν 6 ) ( ν 8 ) {\displaystyle {\frac {12(5\nu -22)}{(\nu -6)(\nu -8)}}} per a ν > 8 {\displaystyle \nu >8\,}
Entropia ν 2 + ln ( τ 2 ν 2 Γ ( ν 2 ) ) {\displaystyle {\frac {\nu }{2}}\!+\!\ln \left({\frac {\tau ^{2}\nu }{2}}\Gamma \left({\frac {\nu }{2}}\right)\right)} ( 1 + ν 2 ) ψ ( ν 2 ) {\displaystyle \!-\!\left(1\!+\!{\frac {\nu }{2}}\right)\psi \left({\frac {\nu }{2}}\right)}
FGM 2 Γ ( ν 2 ) ( τ 2 ν t 2 ) ν 4 K ν 2 ( 2 τ 2 ν t ) {\displaystyle {\frac {2}{\Gamma ({\frac {\nu }{2}})}}\left({\frac {-\tau ^{2}\nu t}{2}}\right)^{\!\!{\frac {\nu }{4}}}\!\!K_{\frac {\nu }{2}}\left({\sqrt {-2\tau ^{2}\nu t}}\right)}
FC 2 Γ ( ν 2 ) ( i τ 2 ν t 2 ) ν 4 K ν 2 ( 2 i τ 2 ν t ) {\displaystyle {\frac {2}{\Gamma ({\frac {\nu }{2}})}}\left({\frac {-i\tau ^{2}\nu t}{2}}\right)^{\!\!{\frac {\nu }{4}}}\!\!K_{\frac {\nu }{2}}\left({\sqrt {-2i\tau ^{2}\nu t}}\right)}

La distribució khi quadrat inversa escalada és la distribució per a x = 1/s2, on s2 és una mitjana mostral dels quadrats de ν variables aleatòries normals independents que tenen mitjana 0 i variància inversa 1/σ2 = τ2. Per tant, la distribució està parametritzada per les dues quantitats ν i τ2, anomenades el nombre de graus de llibertat khi quadrat i el paràmetre d'escala, respectivament.[1]

Aquesta família de distribucions de distribució khi quadrat inversa escalada està estretament relacionada amb altres dues famílies de distribució, les de la distribució khi quadrat inversa i la distribució gamma inversa. En comparació amb la distribució khi quadrat inversa, la distribució khi quadrat inversa escalada té un paràmetre addicional τ2, que escala la distribució horitzontalment i verticalment, que representa la variància inversa del procés subjacent original. A més, la distribució khi quadrat inversa escalada es presenta com la distribució de la inversa de la mitjana de les desviacions al quadrat de ν, en lloc de la inversa de la seva suma. Les dues distribucions tenen doncs la relació que si[2]

X Scale-inv- χ 2 ( ν , τ 2 ) {\displaystyle X\sim {\mbox{Scale-inv-}}\chi ^{2}(\nu ,\tau ^{2})} aleshores [3]

X τ 2 ν inv- χ 2 ( ν ) {\displaystyle {\frac {X}{\tau ^{2}\nu }}\sim {\mbox{inv-}}\chi ^{2}(\nu )}

En comparació amb la distribució gamma inversa, la distribució khi quadrat inversa escalada descriu la mateixa distribució de dades, però utilitzant una parametrització diferent, que pot ser més convenient en algunes circumstàncies. Concretament, si

X Scale-inv- χ 2 ( ν , τ 2 ) {\displaystyle X\sim {\mbox{Scale-inv-}}\chi ^{2}(\nu ,\tau ^{2})} aleshores

X Inv-Gamma ( ν 2 , ν τ 2 2 ) {\displaystyle X\sim {\textrm {Inv-Gamma}}\left({\frac {\nu }{2}},{\frac {\nu \tau ^{2}}{2}}\right)}

Qualsevol forma es pot utilitzar per representar la distribució d'entropia màxima per a un primer moment invers fix ( E ( 1 / X ) ) {\displaystyle (E(1/X))} i primer moment logarítmic ( E ( ln ( X ) ) {\displaystyle (E(\ln(X))} .[4]

Referències

  1. Team, Stan Development. 16.4 Scaled Inverse Chi-Square Distribution | Stan Functions Reference (en anglès). https://mc-stan.org. 
  2. «Chi-square inverse cumulative distribution function - MATLAB chi2inv» (en anglès). https://www.mathworks.com.+[Consulta: 17 abril 2023].
  3. «R: (Scaled) Inverse Chi-Squared Distribution» (en anglès). https://search.r-project.org.+[Consulta: 17 abril 2023].
  4. «sampling - Sample from a Normal-Inverse-Chi-Squared distribution» (en anglès). https://stats.stackexchange.com.+[Consulta: 17 abril 2023].
  • Vegeu aquesta plantilla
Distribucions discretes
amb suport finit
Distribucions discretes
amb suport infinit
Distribucions contínues
suportades sobre un interval acotat
Distribucions contínues
suportades sobre un interval semi-infinit
Distribucions contínues
suportades en tota la recta real
Distribucions contínues
amb el suport de varis tipus
Barreja de distribució variable-contínua
Distribució conjunta
Discreta
Ewens
Multinomial
Multinomial de Dirichlet
Multinomial negativa
Contínua
Dirichlet
Dirichlet generalitzada
Estable multivariant
Gamma normal
Gamma normal inversa
Normal multivariable
t multivariable
Matriu de valor
Matriu gamma
Matriu gamma inversa
Matriu normal
Normal de Wishart
Normal de Wishart inversa
t matriu
Wishart
Wishart inversa
Direccionals
Univariada (circular)
Asimètrica de Laplace envoltada
Cauchy envoltada
Exponencial envoltada
Lévy envoltada
Normal envoltada
Circular uniforme
Univariada de von Mises
Bivariada (esfèrica)
Kent
Bivariada (toroidal)
Bivariada de von Mises
Multivariada
von Mises-Fisher
Bingham
Degenerada i singular
Degenerada
Delta de Dirac
Singular
Cantor
Famílies