Loi inverse-gaussienne généralisée
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En théorie des probabilités et en statistique, la loi inverse-gaussienne généralisée (GIG, pour generalized inverse Gaussian distribution en anglais) est une loi de probabilité continue qui généralise la loi inverse-gaussienne en introduisant un troisième paramètre.
Davantage d’informations Paramètres, Support ...
Loi inverse-gaussienne généralisée | |
Paramètres | |
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Support | |
Densité de probabilité | |
Espérance | |
Mode | |
Variance | |
Fonction génératrice des moments | |
Fonction caractéristique | |
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Cette loi est utilisée, par exemple, en géostatistique, en hydrologie ou en finance. Elle a été initialement proposée par le statisticien et hydrologue Étienne Halphen[1], puis la loi a été popularisée par Ole Barndorff-Nielsen (en) qui lui a donné son nom, ainsi que par Herbert Sichel (en), la loi est également connue sous le nom de loi de Sichel.
La notation indique que la variable aléatoire X suit une loi inverse-gaussienne généralisée.