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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. 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, puis la loi a été popularisée par (en) qui lui a donné son nom, ainsi que par (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. (fr)
- 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. 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, puis la loi a été popularisée par (en) qui lui a donné son nom, ainsi que par (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. (fr)
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- Loi inverse-gaussienne généralisée (fr)
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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. 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, puis la loi a été popularisée par (en) qui lui a donné son nom, ainsi que par (en), la loi est également connue sous le nom de loi de Sichel. (fr)
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