Bonjour tous,
j'ai des mesures qui me donne pour des échantillons une moyenne "mu" et un écart type "sigma".
A partir de ceci je dois générer 1000 échantillons qui suivent :
- une loi normale (mu,sigma)
- une loi log-normale (mu,sigma)
- une loi log-normale inversée (mu,sigma) (c'est une loi log normale mais symétrique par rapport à un axe vertical)
1°) Voici un petit bout de code que j'ai fait afin de générer une loi normale (Mu,Sigma) :
-> dans ce petit bout de code "randn(1000,1)" est une fonction qui renvoie 1000 valeurs qui suivent une loi normale centrée réduite.Code:mu=16.3 sigma=0.315 X=mu+sigma*randn(1000,1)
-> j'ai donc fait un décalage pour avoir ma variable X qui suit une loi normale (mu, sigma)
Ce code marche très bien car lorsque je vérifie, j'ai bien 1000 valeurs pour X et la valeur moyenne de X est de 16.2945 (~ce que j'avais fixé au départ)
2°) Maintenant voici le bout de code que j'ai fait pour avoir une loi log normale (de même moyenne et même écart type) :
J'ai ma variable Y qui suit bien une loi log normale et elle a bien 1000 échantillons. Le souci est que si je prends la moyenne de Y je ne retombe pas sur mes 16.3 mais sur 17.2 !Code:X=ln(mu)+sigma*randn(1000,1) Y=exp(X)
-> je dois donc avoir un souci avec mon écart type : il faut que je le modifie comme j'ai fait avec mu mais je ne sais pas trop quoi prendre...
car je m'attendais à ce que X=ln(mu)+ln(sigma)*randn(1000, 1) fonctionne alors mais ça me donne n'importe quoi ...
du coup pourriez vous m'expliquer quel est le problème est comment passer d'une distribution à une autre ?
3°) loi log normale inversée (Mu,Sigma) :
=> là je ne vois pas du tout comment faire pour passer de 2°) à 3°) ....
j'espère que vous pourrez m'aider, je vous remercie d'avance !
A+
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mais c'est bien d'avoir plusieurs avis