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Formule

Show calculation steps (2)
  1. Cumulative Distribution Function (CDF)

    Cumulative Distribution Function (CDF): Calculateur de loi de Rayleigh

    CDF of the Rayleigh distribution for x >= 0

  2. Mean, Variance, Mode and Median

    Mean, Variance, Mode and Median: Calculateur de loi de Rayleigh

    Distribution statistics: mean, variance, mode and median in terms of the scale parameter

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Résultats

Densité de probabilité f(x)
0,270671
valeur de la densité de Rayleigh en x
Probabilité cumulée F(x) 0,864665
Moyenne 1,2533
Variance 0,4292
Médiane 1,1774
Mode 1

Qu'est-ce que la loi de Rayleigh ?

La loi de Rayleigh est une loi de probabilité continue définie sur les valeurs positives ou nulles, caractérisée par un unique paramètre d'échelle σ (sigma). Elle apparaît naturellement comme la norme d'un vecteur en deux dimensions dont les composantes sont des variables aléatoires normales indépendantes, centrées et de même variance. On la retrouve fréquemment en traitement du signal (canaux à évanouissement), dans la modélisation de la vitesse du vent, l'analyse du bruit en IRM ou encore en ingénierie de la fiabilité.

Courbes de la densité de la loi de Rayleigh pour différents paramètres d'échelle
Courbes de la densité de Rayleigh : un sigma plus grand décale le pic vers la droite et aplatit la courbe.

Comment utiliser ce calculateur

Saisissez la valeur x pour laquelle vous souhaitez obtenir la densité et la probabilité cumulée, ainsi que le paramètre d'échelle σ. Le calculateur renvoie la densité \(f(x)\), la fonction de répartition \(F(x)\), puis la moyenne, la variance, la médiane et le mode de la loi. Les valeurs \(x\) et \(\sigma\) doivent être positives ou nulles, et \(\sigma\) doit être strictement supérieur à zéro.

Les formules expliquées

La densité de probabilité vaut

$$f(x) = \frac{x}{\sigma^{2}}\, \exp\!\left(-\frac{x^{2}}{2\,\sigma^{2}}\right)$$

pour \(x \ge 0\). La fonction de répartition s'écrit

$$F(x) = 1 - \exp\!\left(-\frac{x^{2}}{2\,\sigma^{2}}\right)$$

Les principales statistiques résumées sont :

$$\begin{aligned} \mu &= \sigma\sqrt{\tfrac{\pi}{2}} \\[0.4em] \sigma_{x}^{2} &= \frac{4-\pi}{2}\,\sigma^{2} \\[0.4em] \text{Mode} &= \sigma \\[0.4em] \text{Median} &= \sigma\sqrt{2\ln 2} \end{aligned}$$

À noter : le mode est exactement égal à \(\sigma\) — le sommet de la densité se situe toujours en \(x = \sigma\).

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Densité de Rayleigh avec aire grisée représentant la fonction de répartition jusqu'à x et le mode marqué
L'aire grisée sous la densité jusqu'à x correspond à la fonction de répartition ; le point marque le mode.

Exemple concret

Prenons \(\sigma = 1\) et \(x = 2\). On a alors \(\frac{x^{2}}{2\sigma^{2}} = \frac{4}{2} = 2\), donc \(e^{-2} \approx 0{,}135335\). La densité vaut \(\frac{2}{1}\cdot 0{,}135335 = 0{,}270671\). La fonction de répartition donne \(1 - 0{,}135335 = 0{,}864665\). La moyenne est \(\sqrt{\frac{\pi}{2}} \approx 1{,}253314\), la variance \(\frac{4-\pi}{2} \approx 0{,}429204\), la médiane \(\sqrt{2\ln 2} \approx 1{,}177410\) et le mode est égal à \(1\).

FAQ

La loi de Rayleigh est-elle définie pour des x négatifs ? Non. Elle n'est définie que pour \(x \ge 0\) ; la densité est nulle pour les valeurs négatives.

Quel est le lien entre σ et la moyenne ? La moyenne est proportionnelle à \(\sigma\) : \(\mu = \sigma\sqrt{\frac{\pi}{2}} \approx 1{,}2533\,\sigma\).

Quel rapport avec la loi normale ? Si \(X\) et \(Y\) sont indépendantes et suivent une loi \(N(0, \sigma^{2})\), alors \(\sqrt{X^{2}+Y^{2}}\) suit une loi de Rayleigh de paramètre d'échelle \(\sigma\).

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