Concept
Loi de Rayleigh
Concepts associés (19)
Loi de Laplace (probabilités)
En théorie des probabilités et en statistiques, la loi (distribution) de Laplace est une densité de probabilité continue, portant le nom de Pierre-Simon de Laplace. On la connaît aussi sous le nom de loi double exponentielle, car sa densité peut être vue comme l'association des densités de deux lois exponentielles, accolées dos à dos. La loi de Laplace s'obtient aussi comme résultat de la différence de deux variables exponentielles indépendantes.
Rician fading
Rician fading or Ricean fading is a stochastic model for radio propagation anomaly caused by partial cancellation of a radio signal by itself — the signal arrives at the receiver by several different paths (hence exhibiting multipath interference), and at least one of the paths is changing (lengthening or shortening). Rician fading occurs when one of the paths, typically a line of sight signal or some strong reflection signals, is much stronger than the others. In Rician fading, the amplitude gain is characterized by a Rician distribution.
Paramètre de forme
vignette|La loi Gamma est régie par deux paramètres de formes : k et θ. Un changement d'un de ces paramètres ne change pas seulement la position ou l'échelle de la distribution, mais également sa forme. Dans la théorie des probabilités et en statistiques, un paramètre de forme est un type de paramètre régissant une famille paramétrique de lois de probabilité. Un paramètre de forme est un paramètre d'une loi de probabilité qui n'est pas un paramètre affine, donc ni un paramètre de position ni un paramètre d'échelle.
Loi du χ
En théorie des probabilités et en statistique, la loi du (prononcer « khi ») est une loi de probabilité continue. C'est la loi de la moyenne quadratique de k variables aléatoires indépendantes de loi normale centrée réduite, le paramètre k est le nombre de degrés de liberté. L'exemple le plus courant est la loi de Maxwell, pour k=3 degrés de liberté d'une loi du ; elle modélise la vitesse moléculaire (normalisée). Si sont k variables aléatoires indépendantes de loi normale avec pour moyenne et écart-type , alors la variable est de loi du .
Loi de Nakagami
En théorie des probabilités et en statistique, la loi de Nakagami ou loi de m-Nakagami est une loi de probabilité continue à deux paramètres et de support . Le paramètre est un paramètre de forme, le second paramètre permet de contrôler la propagation. Cette loi est liée à la loi gamma, son nom est issu du statisticien Minoru Nakagami. La densité de probabilité de la loi de Nakagami est donnée par : où est la fonction Gamma. Sa fonction de répartition est : où P est la fonction gamma incomplète (régularisée).
Loi de probabilité d'entropie maximale
En statistique et en théorie de l'information, une loi de probabilité d'entropie maximale a une entropie qui est au moins aussi grande que celle de tous les autres membres d'une classe spécifiée de lois de probabilité. Selon le principe d'entropie maximale, si rien n'est connu sur une loi , sauf qu'elle appartient à une certaine classe (généralement définie en termes de propriétés ou de mesures spécifiées), alors la loi avec la plus grande entropie doit être choisie comme la moins informative par défaut.
Fonction caractéristique (probabilités)
En mathématiques et plus particulièrement en théorie des probabilités et en statistique, la fonction caractéristique d'une variable aléatoire réelle est une quantité qui détermine de façon unique sa loi de probabilité. Si cette variable aléatoire a une densité, alors la fonction caractéristique est la transformée de Fourier inverse de la densité. Les valeurs en zéro des dérivées successives de la fonction caractéristique permettent de calculer les moments de la variable aléatoire.
Loi de Rice
En statistiques et théorie des probabilités, la loi de Rice, nommée d'après (1907–1986), est une loi de probabilité à densité (c'est-à-dire continue). C'est une généralisation de la loi de Rayleigh utilisée pour décrire le comportement d'un signal radio qui se propage selon plusieurs chemins (multipath) avant d'être reçu par une antenne. Soient deux variables de Gauss centrées, indépendantes, de même variance σ.
Complex normal distribution
In probability theory, the family of complex normal distributions, denoted or , characterizes complex random variables whose real and imaginary parts are jointly normal. The complex normal family has three parameters: location parameter μ, covariance matrix , and the relation matrix . The standard complex normal is the univariate distribution with , , and . An important subclass of complex normal family is called the circularly-symmetric (central) complex normal and corresponds to the case of zero relation matrix and zero mean: and .
Entropie différentielle
Differential entropy (also referred to as continuous entropy) is a concept in information theory that began as an attempt by Claude Shannon to extend the idea of (Shannon) entropy, a measure of average (surprisal) of a random variable, to continuous probability distributions. Unfortunately, Shannon did not derive this formula, and rather just assumed it was the correct continuous analogue of discrete entropy, but it is not. The actual continuous version of discrete entropy is the limiting density of discrete points (LDDP).