Je fais de la lecture et voici la définition que j'ai tirée du livre de DeGroot:
Est-ce à dire que les paramètres sont les mêmes? Par exemple, supposons que X est distribué lognormalement et Y est normalement distribué où Y = log (X). Est-ce à dire que X et Y ont la même moyenne et les mêmes écarts SD, même s'ils ont des distributions de formes différentes? Sinon, à quelle distribution μ et σ font-ils référence?
En d'autres termes, si quelqu'un dit que X est lognormalement distribué avec la moyenne μ et SD σ, dois-je faire une conversion pour que la moyenne et SD soient en termes normaux?
Réponses:
C'est là que vous êtes confus. Vous ne faites pas d'hypothèses sur deux distributions, dont l'une se trouve être le journal de l'autre.
, Vous commencez à la place avec une distribution . Ensuite , vous considérez . Si , alors nous disons que la distribution d'origine est lognormale avec les paramètres et .X logX logX∼N(μ,σ2) X μ σ2
(Et puis la moyenne de est , par exemple, donc les paramètres ne sont certainement pas les mêmes. C'est aussi pourquoi il vaut mieux parler des "paramètres" d'une lognormale, plutôt que de la "moyenne et SD" - car il est très facile de se tromper que ceux-ci se réfèrent à la moyenne réelle ou la log-moyenne, même pour SD.)X exp( μ +σ22)
la source
Wikipedia a un bel article sur les distributions log-normales: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Log-normal_distribution . L'article révèle que le X log-normalement distribué et le log normalement distribué (X) ont des moyennes et des écarts-types différents.
Si X suit une distribution log-normale avec les paramètres et , alors et représentent la moyenne et l'écart-type de la distribution de log (X), ce qui est normal. En d'autres termes, la moyenne et l'écart type du log normalement distribué (X) sont:μ σ μ σ
Moyenne deJournal( X) = μ
SD deJournal( X) = σ
La moyenne et l'écart type du X log-normalement distribué sont les suivants:
Moyenne de X =exp( μ +σ2/ 2)
SD de X =[ exp(σ2) -1 ] ⋅exp( 2 μ +σ2)----------------------√
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