Distribuzione di Gumbel

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Distribuzione di Gumbel
Funzione di densità di probabilità
Funzione di densità di probabilità
Funzione di ripartizione
Funzione di densità cumulata
Parametri u   {\displaystyle u\ }
β > 0   {\displaystyle \beta >0\ }
Supporto x ( ; + ) {\displaystyle x\in (-\infty ;+\infty )}
Funzione di densità 1 β e z e z {\displaystyle {\frac {1}{\beta }}e^{-z-e^{-z}}}
dove z = x u β {\displaystyle z={\frac {x-u}{\beta }}}
Funzione di ripartizione exp ( e z ) {\displaystyle \exp(-e^{-z})}
Valore atteso u + β γ {\displaystyle u+\beta \,\gamma }
Mediana u β ln ( ln ( 2 ) ) {\displaystyle u-\beta \,\ln(\ln(2))}
Moda u {\displaystyle u}
Varianza π 2 6 β 2 {\displaystyle {\frac {\pi ^{2}}{6}}\,\beta ^{2}}
Indice di asimmetria 12 6 ζ ( 3 ) π 3 1 , 14 {\displaystyle {\frac {12{\sqrt {6}}\,\zeta (3)}{\pi ^{3}}}\approx 1,14}
Curtosi 12 5 {\displaystyle {\frac {12}{5}}}
Entropia ln ( β ) + γ + 1 {\displaystyle \ln(\beta )+\gamma +1}
Funzione generatrice dei momenti Γ ( 1 β t ) e u t {\displaystyle \Gamma (1-\beta \,t)\,e^{u\,t}}
Funzione caratteristica Γ ( 1 i β t ) e i u t {\displaystyle \Gamma (1-i\,\beta \,t)\,e^{i\,u\,t}}
Manuale

In teoria delle probabilità, la distribuzione di Gumbel o distribuzione del valore estremo di primo tipo, dall'inglese Extreme Value type 1 (EV1),[1] è una distribuzione di probabilità continua a due parametri α {\displaystyle \alpha } e u {\displaystyle u} che viene usata per descrivere i valori estremi di una serie stocastica continua; il suo nome deriva dal fatto che fu sviluppata ed applicata ai valori estremi da Emil Julius Gumbel.[2]

La funzione di densità di probabilità è data da:[1]

p ( x ) = α exp ( α ( u x ) exp ( α ( u x ) ) ) {\displaystyle p(x)=\alpha \cdot \exp(\alpha \cdot (u-x)-\exp(\alpha \cdot (u-x)))}

dove:

  • α = 1 , 283 σ ( x ) {\displaystyle \alpha ={\frac {1,283}{\sigma (x)}}} , essendo 1,283 lo scarto quadratico medio della variabile ridotta, mentre σ ( x ) {\displaystyle \sigma (x)} è lo scarto quadratico medio del campione di dati;
  • u = μ ( x ) 0 , 45 σ ( x ) {\displaystyle u=\mu (x)-0,45\cdot \sigma (x)} , essendo μ ( x ) {\displaystyle \mu (x)} la media del campione di dati.

o, equivalentemente, definendo:

  • β = 1 α {\displaystyle \beta ={{1} \over \alpha }}  ;
  • z = x u β {\displaystyle z={\frac {x-u}{\beta }}} ;

si ha la forma più compatta:

p ( z ) = 1 β exp ( z exp ( z ) ) {\displaystyle p(z)={\frac {1}{\beta }}\cdot \exp(-z-\exp(-z))}

La funzione di ripartizione è data da:[1]

P ( x ) = exp ( exp ( α ( u x ) ) ) {\displaystyle P(x)=\exp(-\exp(\alpha \cdot (u-x)))}

Applicazioni notevoli di questa distribuzione sono le previsioni di eventi di piena o di siccità in idrologia o le previsioni di terremoti devastanti in geostatistica.

Note

  1. ^ a b c Università degli studi di Bergamo, Distribuzioni di probabilità per i valori estremi (PDF). URL consultato il 2 novembre 2021 (archiviato dall'url originale il 2 novembre 2021).
  2. ^ Gumbel, Emil Julius Gumbel, hydraulics, hydrology, Victor Miguel Ponce, su ponce.sdsu.edu. URL consultato il 6 gennaio 2022.

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