Loi de Cauchy (probabilités)

La loi de Cauchy, appelée aussi loi de Lorentz, est une loi de probabilité continue qui doit son nom au mathématicien Augustin Louis Cauchy.

Loi de Cauchy
Densité de probabilité pour différentes valeurs de $x_{0}$ et a


Fonction de répartition Les couleurs correspondent au graphe précédent

Paramètres	$x_{0}\!$ Paramètre de position (réel) $a>0\!$ Paramètre d'échelle (réel)
Support	${\displaystyle x\in \ ]\!-\infty$
Densité de probabilité	${\frac {1}{\pi a\,\left[1+\left({\frac {x-x_{0}}{a}}\right)^{2}\right]}}\!$
Fonction de répartition	${\frac {1}{\pi }}\arctan \left({\frac {x-x_{0}}{a}}\right)+{\frac {1}{2}}$
Espérance	non définie
Médiane	$x_{0}$
Mode	$x_{0}$
Variance	non définie
Asymétrie	non définie
Kurtosis normalisé	non définie
Entropie	$\ln(4\,\pi \,a)\!$
Fonction génératrice des moments	non définie
Fonction caractéristique	$\exp(x_{0}\,i\,t-a\,\|t\|)\!$

Une variable aléatoire X suit une loi de Cauchy si sa densité $f_{X}$ , dépendant des deux paramètres $x_{0}$ et $a$ ( $a$ > 0) est définie par :

{\begin{aligned}f(x;x_{0},a)&={\frac {1}{\pi a\left[1+\left({\frac {x-x_{0}}{a}}\right)^{2}\right]}}\\[0.5em]&={1 \over \pi }\left[{a \over (x-x_{0})^{2}+a^{2}}\right]\end{aligned}}

La fonction ainsi définie s'appelle une lorentzienne. Elle apparaît par exemple en spectroscopie pour modéliser des raies d'émission.

Cette distribution est symétrique par rapport à $x_{0}$ (paramètre de position), le paramètre $a$ donnant une information sur l'étalement de la fonction (paramètre d'échelle).

L'inverse d'une variable aléatoire, de loi de Cauchy, suit une loi de Cauchy.

Le quotient de deux variables aléatoires réelles indépendantes suivant des lois normales standards suit une loi de Cauchy.

La loi de Cauchy (avec notamment la loi normale et la loi de Lévy) est un cas particulier de loi stable.

Caractérisation

Densité de probabilités

La fonction densité de probabilités est une fonction lorentzienne[1]^,[2] :

f(x;x_{0},a)={\frac {1}{\pi a\left[1+\left({\frac {x-x_{0}}{a}}\right)^{2}\right]}}={1 \over \pi a}\left[{a^{2} \over (x-x_{0})^{2}+a^{2}}\right],

où $x 0$ est un paramètre de localisation situant le pic de la fonction, et $a$ est un paramètre d'échelle qui définit la moitié de la largeur à mi-hauteur.

La fonction de la loi de Cauchy standard est :

f(x;0,1)={\frac {1}{\pi \left[1+x^{2}\right]}}.

Fonction de répartition

La fonction de répartition est :

F(x;x_{0},a)={\frac {1}{2}}+{\frac {1}{\pi }}\arctan \left({\frac {x-x_{0}}{a}}\right).

On en déduit la fonction quantile :

Q(p;x_{0},a)=x_{0}+p\tan \left(\pi \left(p-{\frac {1}{2}}\right)\right)

Entropie

L'entropie de la loi de Cauchy est donnée par :

H(a)=-\int _{-\infty }^{\infty }f(x;x_{0},a)\log(f(x;x_{0},a))\,\mathrm {d} x=\log(4\pi a)

La loi de Cauchy est la loi de probabilités de maximum d'entropie pour une variable aléatoire $X$ , avech[3]

\mathbb {E} [\log(1+(X-x_{0})^{2}/a^{2})]=\log 4.

Fonction caractéristique

La fonction caractéristique d'une loi de Cauchy est donnée par :

\varphi _{X}(t)=\mathbb {E} \left[\mathrm {e} ^{\mathrm {i} Xt}\right]=\int _{-\infty }^{\infty }f(x;x_{0},a)\mathrm {e} ^{\mathrm {i} xt}\,\mathrm {d} x=\mathrm {e} ^{\mathrm {i} x_{0}t-\gamma |t|}.

Espérance et écart type

La loi de Cauchy n'admet ni espérance ni écart type. Et il en va de même pour tout moment d'ordre supérieur. En effet,

x\mapsto {\frac {a}{\pi }}{\frac {x}{(x-x_{0})^{2}+a^{2}}}\,

n'est pas intégrable au sens de Lebesgue

car $\left|{\frac {x}{(x-x_{0})^{2}+a^{2}}}\right|\sim \left|{\frac {1}{x}}\right|$ (à l'infini) d'où la divergence de l'intégrale : l'espérance n'existe pas.

A fortiori, la loi de Cauchy n'admet pas d'écart-type, car $\int _{-\infty }^{+\infty }{\frac {a}{\pi }}{\frac {x^{2}}{(x-x_{0})^{2}+a^{2}}}\,\mathrm {d} x$ diverge. Pour la même raison, les moments d'ordre supérieur n'existent pas non plus. Ainsi on ne peut pas lui appliquer la loi forte des grands nombres.

Cependant, $x_{0}$ , qui en est la médiane, est souvent considéré comme la « moyenne » de la loi de Cauchy, car :

\lim _{R\rightarrow +\infty }\int _{-R}^{R}{\frac {a}{\pi }}{\frac {x}{(x-x_{0})^{2}+a^{2}}}\,\mathrm {d} x=x_{0}

Loi de Cauchy et théorèmes limite

Moyenne empirique d'une série de valeurs suivant la loi de Cauchy.

La loi de Cauchy est l'une de celles auxquelles la loi des grands nombres ne s'applique pas : partant d'un échantillon d'observations $x_{1},x_{2},\cdots ,x_{n}$ issues d'une loi de Cauchy, la moyenne empirique

{\bar {x}}={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}x_{i}

ne converge pas vers une quantité déterministe (à savoir l'espérance de la loi). Au contraire, cette moyenne reste aléatoire : elle est elle-même distribuée selon une loi de Cauchy.

Elle nous montre ainsi que la condition de l'espérance définie selon l'intégrale de Lebesgue est indispensable à l'application de la loi. On remarque que les valeurs moyennes s'approchent de $x_{0}$ mais il arrive toujours un moment où une valeur trop éloignée « empêche » la moyenne de converger. La probabilité d'obtenir des valeurs éloignées de $x_{0}$ est en fait trop élevée pour permettre à la moyenne empirique de converger.

Rapport de vraisemblance monotone

La loi de Cauchy n'admet pas un rapport de vraisemblance monotone[4].

Notes et références

N. L. Johnson, S. Kotz et N. Balakrishnan, Continuous Univariate Distributions, Volume 1, New York, Wiley, 1994, Chapter 16.
William Feller, An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Volume II, New York, John Wiley & Sons Inc., 1971, 2^e éd., 704 (ISBN 978-0-471-25709-7, lire en ligne )
Sung Y. Park et Anil K. Bera, « Maximum entropy autoregressive conditional heteroskedasticity model », Elsevier, vol. 150, n^o 2,‎ 2009, p. 219–230 (DOI 10.1016/j.jeconom.2008.12.014, lire en ligne [archive du 30 septembre 2011], consulté le 2 juin 2011)
Jean Pierre Lecoutre, Statistique et probabilité

Voir aussi

Bibliographie

(en) Stephen Stigler, « Cauchy and the witch of Agnesi: An historical note on the Cauchy distribution », Biometrika, vol. 61,‎ août 1974, p. 375-380 JSTOR:2334368

Article connexe

Sorcière d'Agnesi

Portail des probabilités et de la statistique

Cet article est issu de Wikipedia. Le texte est sous licence Creative Commons - Attribution - Partage dans les Mêmes. Des conditions supplémentaires peuvent s'appliquer aux fichiers multimédias.

[jkb1-1] N. L. Johnson, S. Kotz et N. Balakrishnan, Continuous Univariate Distributions, Volume 1, New York, Wiley, 1994, Chapter 16.

[feller-2] William Feller, An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Volume II, New York, John Wiley & Sons Inc., 1971, 2^e éd., 704 (ISBN 978-0-471-25709-7, lire en ligne )

[3] Sung Y. Park et Anil K. Bera, « Maximum entropy autoregressive conditional heteroskedasticity model », Elsevier, vol. 150, n^o 2,‎ 2009, p. 219–230 (DOI 10.1016/j.jeconom.2008.12.014, lire en ligne [archive du 30 septembre 2011], consulté le 2 juin 2011)

[4] Jean Pierre Lecoutre, Statistique et probabilité