HalfCauchy-Verteilung#
Wenn \(Z\) hyperbolisch-sekantverteilt ist, dann ist \(e^{Z}\) Half-Cauchy-verteilt. Wenn \(W\) (Standard-)Cauchy-verteilt ist, dann ist \(\left|W\right|\) Half-Cauchy-verteilt. Ein Spezialfall der gefalteten Cauchy-Verteilung mit \(c=0.\) Das Trägermenge ist \(x\geq0\). Die Standardform ist
\begin{eqnarray*} f\left(x\right) & = & \frac{2}{\pi\left(1+x^{2}\right)} \\ F\left(x\right) & = & \frac{2}{\pi}\arctan\left(x\right)\\ G\left(q\right) & = & \tan\left(\frac{\pi}{2}q\right)\end{eqnarray*}
\[M\left(t\right)=\cos t+\frac{2}{\pi}\left[\mathrm{Si}\left(t\right)\cos t-\mathrm{Ci}\left(\mathrm{-}t\right)\sin t\right]\]
wobei \(\mathrm{Si}(t)=\int_0^t \frac{\sin x}{x} dx\), \(\mathrm{Ci}(t)=-\int_t^\infty \frac{\cos x}{x} dx\).
\begin{eqnarray*} m_{d} & = & 0\\ m_{n} & = & \tan\left(\frac{\pi}{4}\right)\end{eqnarray*}
Keine Momente, da die Integrale divergieren.
\begin{eqnarray*} h\left[X\right] & = & \log\left(2\pi\right)\\ & \approx & 1.8378770664093454836.\end{eqnarray*}
Implementierung: scipy.stats.halfcauchy