Qu'est-ce que la distribution de Cauchy?

Une distribution d'une variable aléatoire n'est pas importante pour ses applications, mais pour ce qu'elle nous apprend sur nos définitions. La distribution de Cauchy en est un exemple, parfois appelé exemple pathologique. La raison en est que, bien que cette distribution soit bien définie et ait un lien avec un phénomène physique, la distribution n'a ni moyenne ni variance. En effet, cette variable aléatoire ne possède pas de fonction de génération de moment.

Définition de la distribution de Cauchy

Nous définissons la distribution de Cauchy en considérant un spinner, tel que le type dans un jeu de société. Le centre de ce spinner sera ancré sur le y axe au point (0, 1). Après avoir fait tourner le spinner, nous allons étendre le segment de ligne du spinner jusqu'à ce qu'il traverse l'axe x. Cela sera défini comme notre variable aléatoire X.

Soit w le plus petit des deux angles que le spinner fait avec le y axe. Nous supposons que ce spinner est également susceptible de former n'importe quel angle comme un autre, et donc W a une distribution uniforme qui varie de -π / 2 à π / 2.

La trigonométrie de base nous fournit un lien entre nos deux variables aléatoires:

X = bronzerW.

La fonction de distribution cumulative de X est dérivé comme suit:

H(X) = P(X < X) = P(bronzer W < X) = P(W < arctanX)

Nous utilisons ensuite le fait que W est uniforme, ce qui nous donne:

H(X) = 0,5 + (arctan X) / π

Pour obtenir la fonction de densité de probabilité, nous différencions la fonction de densité cumulative. Le résultat est h(x) = 1/ [π (1 + X²)]

Caractéristiques de la distribution de Cauchy

Ce qui rend la distribution de Cauchy intéressante, c'est que même si nous l'avons définie en utilisant le système physique d'un spinner aléatoire, une variable aléatoire avec une distribution de Cauchy n'a pas de fonction de génération de moyenne, de variance ou de moment. Tous les moments sur l'origine utilisés pour définir ces paramètres n'existent pas.

Nous commençons par considérer la moyenne. La moyenne est définie comme la valeur attendue de notre variable aléatoire et donc E [X] = ∫_-∞^∞X / [π (1 + X²) ] réX.

Nous intégrons en utilisant la substitution. Si nous définissons u = 1 +X² alors on voit que du = 2X réX. Après avoir effectué la substitution, l'intégrale incorrecte résultante ne converge pas. Cela signifie que la valeur attendue n'existe pas et que la moyenne n'est pas définie.

De même, la fonction de génération de variance et de moment n'est pas définie.

Dénomination de la distribution de Cauchy

La distribution de Cauchy doit son nom au mathématicien français Augustin-Louis Cauchy (1789 - 1857). Bien que cette distribution soit nommée pour Cauchy, les informations concernant la distribution ont été publiées pour la première fois par Poisson.