Loi z de Fisher

Loi z de Fisher
Image illustrative de l’article Loi z de Fisher
Densité de probabilité

Paramètres , (degrés de liberté)
Support
Densité de probabilité
Mode 0
Fonction caractéristique
Ronald Fisher

En théorie des probabilités et en statistique, la loi z de Fisher est construite à partir de la loi de Fisher en prenant la moitié de son logarithme :

X suit une loi de Fisher.

Elle est initialement apparue dans un article[1] de Ronald Fisher lors du congrès international des mathématiciens de 1924 à Toronto, et intitulé On a distribution yielding the error functions of several well-known statistics que l'on peut traduire par : Sur une loi modélisant les fonctions d'erreur de plusieurs statistiques bien connues.

Définition

La densité de probabilité et la fonction de répartition peuvent être obtenues grâce à celles de la loi de Fisher par l'application . Cependant la moyenne et la variance ne sont pas les images de cette application. La densité est donnée par[2],[3] :

B est la fonction bêta.

Lien avec d'autres lois

  • Si alors (loi de Fisher)
  • Si alors
  • Lorsque le nombre de degré de liberté est grand (), la loi approche la loi normale de moyenne[2] et de variance

Références

  • (en) R.A. Fisher, « On a Distribution Yielding the Error Functions of Several Well Known Statistics », Proceedings of the International Congress of Mathematics, Toronto, vol. 2,‎ , p. 805-813 (lire en ligne)
  1. (en) Ronald Aylmer Fisher, « On a Distribution Yielding the Error Functions of Several Well Known Statistics », Proceedings of the International Congress of Mathematics, Toronto, vol. 2,‎ , p. 805-813
  2. Charles Ernest Weatherburn, A first course in mathematical statistics

Liens externes