Reziproke Gauß-Verteilung

Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) ergibt sich aus der inversen Gauß-Verteilung (IG) wie folgt: \(f_{RIG}\left(x;\mu\right)=\frac{1}{x^{2}}f_{IG}\left(\frac{1}{x};\mu\right)\), definiert für \(x\geq0\) als

\begin{eqnarray*} f_{IG}\left(x;\mu\right) & = & \frac{1}{\sqrt{2\pi x^{3}}}\exp\left(-\frac{\left(x-\mu\right)^{2}}{2x\mu^{2}}\right).\\ F_{IG}\left(x;\mu\right) & = & \Phi\left(\frac{1}{\sqrt{x}}\frac{x-\mu}{\mu}\right)+\exp\left(\frac{2}{\mu}\right)\Phi\left(-\frac{1}{\sqrt{x}}\frac{x+\mu}{\mu}\right)\end{eqnarray*}

\begin{eqnarray*} f_{RIG}\left(x;\mu\right) & = & \frac{1}{\sqrt{2\pi x}}\exp\left(-\frac{\left(1-\mu x\right)^{2}}{2x\mu^{2}}\right)\\ F_{RIG}\left(x;\mu\right) & = & 1-F_{IG}\left(\frac{1}{x},\mu\right)\\ & = & 1-\Phi\left(\frac{1}{\sqrt{x}}\frac{1-\mu x}{\mu}\right)-\exp\left(\frac{2}{\mu}\right)\Phi\left(-\frac{1}{\sqrt{x}}\frac{1+\mu x}{\mu}\right)\end{eqnarray*}

Implementierung: scipy.stats.recipinvgauss