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stats_cdf_cauchy

Funktion

Berechnet einen fehlenden Parameter der Cauchy-Verteilung, wenn die übrigen drei bekannt sind.

Kategorie: math

Signatur

stats_cdf_cauchy(float $par1, float $par2, float $par3, int $which): float

Beschreibung

stats_cdf_cauchy() gehört zur stats-Erweiterung (PECL) und erlaubt es, einen der vier Parameter der Cauchy-Verteilung zu berechnen, sofern die anderen drei bekannt sind. Der Parameter, der berechnet werden soll, wird über $which gesteuert.

Die Cauchy-Verteilung (auch Lorentz-Verteilung genannt) ist eine symmetrische, glockenförmige Wahrscheinlichkeitsverteilung, die keinen endlichen Erwartungswert und keine endliche Varianz besitzt. Sie wird häufig in der Physik (z. B. Spektralliniienprofile) sowie als Gegenbeispiel in der Statistik verwendet, wenn Aussagen über Normalverteilungen widerlegt werden sollen.

  • $which = 1: Berechnet die kumulative Wahrscheinlichkeit P (CDF) für den Wert $par1 (Quantil), Lageparameter $par2 und Skalenparameter $par3.
  • $which = 2: Berechnet das Quantil (den Wert x), für das die CDF den Wert $par1 liefert.
  • $which = 3: Berechnet den Lageparameter (Median/Modus) der Verteilung.
  • $which = 4: Berechnet den Skalenparameter (Halbwertsbreite) der Verteilung.

Die Funktion ist Teil der PECL-Erweiterung stats, die separat installiert werden muss (pecl install stats). Sie eignet sich für statistische Berechnungen, wissenschaftliche Anwendungen und Simulationen, bei denen die Cauchy-Verteilung eine Rolle spielt.

Parameter

Name Typ Default Beschreibung
$par1 Pflicht float Erster Parameter: Wenn $which = 1, ist dies das Quantil (der Wert x); wenn $which = 2, ist dies die kumulative Wahrscheinlichkeit P (zwischen 0 und 1); sonst der jeweilige bekannte Wert für die Berechnung.
$par2 Pflicht float Zweiter Parameter: In der Regel der Lageparameter (Median/Modus, x₀) der Cauchy-Verteilung, sofern nicht $which = 3.
$par3 Pflicht float Dritter Parameter: In der Regel der Skalenparameter (γ, Halbwertsbreite) der Cauchy-Verteilung; muss größer als 0 sein, sofern nicht $which = 4.
$which Pflicht int Gibt an, welcher Parameter berechnet werden soll: 1 = kumulative Wahrscheinlichkeit (CDF), 2 = Quantil (x), 3 = Lageparameter, 4 = Skalenparameter.

Rückgabewert

Typ
float
Beschreibung
Gibt den berechneten Parameter als Gleitkommazahl zurück. Der genaue Rückgabewert hängt vom Wert von $which ab: bei which = 1 eine Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1, bei which = 2 ein Quantil, bei which = 3 der Lageparameter oder bei which = 4 der Skalenparameter.

Beispiele

Kumulative Wahrscheinlichkeit für einen Wert berechnen (which = 1)

<?php
// Berechnet P(X <= 2) bei Cauchy-Verteilung mit Lageparameter 0 und Skalenparameter 1
$p = stats_cdf_cauchy(2.0, 0.0, 1.0, 1);
echo "P(X <= 2) = " . $p . PHP_EOL;
// Erwartetes Ergebnis: ca. 0.8524
?>
P(X <= 2) = 0.85241638234956

Quantil aus einer gegebenen Wahrscheinlichkeit berechnen (which = 2)

<?php
// Berechnet den Wert x, für den P(X <= x) = 0.75 gilt
// Cauchy-Verteilung mit Lageparameter 0 und Skalenparameter 1
$quantil = stats_cdf_cauchy(0.75, 0.0, 1.0, 2);
echo "Quantil fuer P=0.75: " . $quantil . PHP_EOL;
// Erwartetes Ergebnis: ca. 1.0 (tan(pi * (0.75 - 0.5)) = tan(pi/4) = 1)
?>
Quantil fuer P=0.75: 1

Skalenparameter aus Quantil und Wahrscheinlichkeit berechnen (which = 4)

<?php
// Gesucht: Skalenparameter γ, sodass P(X <= 2) = 0.8524 bei Lageparameter 0
$gamma = stats_cdf_cauchy(2.0, 0.8524, 0.0, 4);
echo "Skalenparameter gamma: " . $gamma . PHP_EOL;
?>
Skalenparameter gamma: 1.0001...

// Wichtig · Fallstricke

Voraussetzung: Die Funktion ist nur verfügbar, wenn die PECL-Erweiterung stats installiert ist. Sie ist nicht Bestandteil der PHP-Standardinstallation. Installation über pecl install stats.

Achtung bei den Parametern: Der Skalenparameter (γ, $par3 bei which != 4) muss strikt positiv sein (> 0). Ein Wert von 0 oder kleiner führt zu undefinierten Ergebnissen oder Fehlern. Die kumulative Wahrscheinlichkeit ($par1 bei which = 2) muss im offenen Intervall (0, 1) liegen.

Cauchy-Verteilung und Erwartungswert: Da die Cauchy-Verteilung keinen definierten Erwartungswert und keine endliche Varianz besitzt, sind viele statistische Standardannahmen (wie das Gesetz der großen Zahlen) nicht anwendbar. Dies sollte bei der Interpretation der Ergebnisse bedacht werden.