Cauchy-Verteilung
# Cauchy-Verteilung

Die Cauchy-Verteilung (nach Augustin Louis Cauchy) ist eine stetige, leptokurtische (supergaußförmige) Wahrscheinlichkeitsverteilung.

Anschaulich gesprochen beschreibt sie die tangentiale Auslenkung eines Pendels. Hat das Pendel die Länge $s$, Ruheposition $t$ und einen über dem Intervall $(-90{\text{°}},90{\text{°}})$ gleichverteilten Auslenkungswinkel $U$, so ist die Position $X=s\tan(U)+t$ Cauchy-verteilt mit den Parametern $s$ und $t$.

Die Cauchy-Verteilung tritt außerdem als die Verteilung einer Zufallsvariable $Z=A/B$ auf, die das Verhältnis zweier unabhängiger zentrierter normalverteilter Zufallsvariablen $A$ und $B$ ist.

Ferner ist sie in der Physik für eine genäherte Beschreibung von Resonanz von Bedeutung. Sie wird dort Resonanzkurve oder Lorentzkurve (nach Hendrik Antoon Lorentz) genannt. Daher gibt es auch die Bezeichnungen Lorentz-Verteilung und Cauchy-Lorentz-Verteilung.

## Definition

Die Cauchy-Verteilung ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Wahrscheinlichkeitsdichte

    $f(x)={\frac {1}{\pi }}\cdot {\frac {s}{s^{2}+(x-t)^{2}}}\quad {\text{für}}-\infty <x<\infty$

mit $s>0$ und Lageparameter $-\infty <t<\infty$ besitzt.

Die Verteilungsfunktion der Cauchy-Verteilung ist

    $F(x)=P(X\leq x)={\frac {1}{2}}+{\frac {1}{\pi }}\cdot \arctan \left({\frac {x-t}{s}}\right)$.

Mit dem Zentrum $t=0$ und dem Breitenparameter $s=1$ ergibt sich die Standard-Cauchy-Verteilung (oder auch t-Verteilung mit einem Freiheitsgrad) mit

    $f(x)={\frac {1}{\pi (1+x^{2})}}$

als Wahrscheinlichkeitsdichte und

    $F(x)={\frac {1}{2}}+{\frac {1}{\pi }}\cdot \arctan(x)$

als Verteilungsfunktion.

Ist $X$ Cauchy-verteilt mit den Parametern $s$ und $t$, dann ist ${\frac {X-t}{s}}$ standard-Cauchy-verteilt.

## Eigenschaften

### Erwartungswert, Varianz, Standardabweichung, Momente

Die Cauchy-Verteilung ist eine Verteilung, die weder Erwartungswert noch Varianz oder Standardabweichung besitzt, sie sind unbestimmt. Dementsprechend besitzt sie auch keine endlichen Momente und keine momenterzeugende Funktion.

### Median, Modus, Quartilabstand

Die Cauchy-Verteilung besitzt den Median bei Fehler beim Parsen (SVG (MathML kann über ein Browser-Plugin aktiviert werden): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „http://localhost:6011/de.wikipedia.org/v1/“:): t , den Modus ebenfalls bei $t$, und den Quartilsabstand Fehler beim Parsen (SVG (MathML kann über ein Browser-Plugin aktiviert werden): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „http://localhost:6011/de.wikipedia.org/v1/“:): {\displaystyle 2s} .

### Symmetrie

Die Cauchy-Verteilung ist symmetrisch zum Parameter $t$.

### Entropie

Die Entropie beträgt $\log(4\,\pi \,s)$.

### Charakteristische Funktion

Die charakteristische Funktion der Cauchy-Verteilung ist $y\mapsto \exp(ity-s|y|)$.

### Reproduktivität

Die Cauchy-Verteilung gehört zu den reproduktiven Wahrscheinlichkeitsverteilungen: der arithmetische Mittelwert

    ${\overline {X}}={\frac {X_{1}+X_{2}+\dotsb +X_{n}}{n}}$

aus Fehler beim Parsen (SVG (MathML kann über ein Browser-Plugin aktiviert werden): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „http://localhost:6011/de.wikipedia.org/v1/“:): n standard-Cauchy-verteilten Zufallsvariablen ist selbst standard-Cauchy-verteilt. Insbesondere gehorcht die Cauchy-Verteilung also nicht dem Gesetz der großen Zahlen, das für alle Verteilungen mit existierendem Erwartungswert (siehe Satz von Etemadi) gilt. Ferner gilt auch der zentrale Grenzwertsatz nicht.

### Invarianz gegenüber Faltung

Die Cauchy-Verteilung ist invariant gegenüber Faltung, das heißt, die Faltung einer Lorentz-Kurve der Halbwertsbreite $\Gamma _{a}$ und einem Maximum bei $t_{a}$ mit einer Lorentz-Kurve der Halbwertsbreite $\Gamma _{b}$ und einem Maximum bei $t_{b}$ ergibt wieder eine Lorentz-Kurve mit der Halbwertsbreite $\Gamma _{c}=\Gamma _{a}+\Gamma _{b}$ und einem Maximum bei $t_{c}=t_{a}+t_{b}$. Somit bildet die Cauchy-Verteilung eine Faltungshalbgruppe.

## Beziehungen zu anderen Verteilungen

### Beziehung zur stetigen Gleichverteilung

Ist $U$ auf dem Intervall $(-{\tfrac {\pi }{2}},{\tfrac {\pi }{2}})$ stetig gleichverteilt, dann ist Fehler beim Parsen (SVG (MathML kann über ein Browser-Plugin aktiviert werden): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „http://localhost:6011/de.wikipedia.org/v1/“:): X=\tan(U) standard-Cauchy-verteilt. Entsprechend ist $Y=sX+t$ Cauchy-verteilt mit den Parametern Fehler beim Parsen (SVG (MathML kann über ein Browser-Plugin aktiviert werden): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „http://localhost:6011/de.wikipedia.org/v1/“:): s und Fehler beim Parsen (SVG (MathML kann über ein Browser-Plugin aktiviert werden): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „http://localhost:6011/de.wikipedia.org/v1/“:): t . Dies motiviert das Beispiel der Pendel-Auslenkung.

### Beziehung zur Normalverteilung

Der Quotient $Z={\tfrac {X}{Y}}$ aus zwei unabhängigen, zentrierten normalverteilten Zufallsvariablen $X,Y$ ist Cauchy-verteilt. Sind Fehler beim Parsen (SVG (MathML kann über ein Browser-Plugin aktiviert werden): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „http://localhost:6011/de.wikipedia.org/v1/“:): X,Y standardnormalverteilt, dann ist $Z$ standard-Cauchy-verteilt.

### Beziehung zur studentschen t-Verteilung

Die Standard-Cauchy-Verteilung ist der Spezialfall der studentschen t-Verteilung ${\mathcal {t}}_{n}$ mit einem Freiheitsgrad $n:=1$.

### Beziehung zur Lévy-Verteilung

Die Cauchy-Verteilung ist eine spezielle α-stabile Verteilung mit dem Exponentenparameter $\alpha =1$.

## Anwendungsbeispiel

Bei der Cauchy-Verteilung als Vertreter der Heavy-tailed-Verteilungen ist die Wahrscheinlichkeit für extreme Ausprägungen sehr groß. Sind die 1 % größten Werte einer standardnormalverteilten Zufallsvariablen $X$ mindestens 2,326, so beträgt bei einer standard-Cauchy-verteilten Zufallsvariablen die entsprechende Untergrenze 31,82. Möchte man die Auswirkung von Ausreißern in Daten auf statistische Verfahren untersuchen, verwendet man häufig Cauchy-verteilte Zufallszahlen in Simulationen.

## Zufallszahlen

Zur Erzeugung Cauchy-verteilter Zufallszahlen bietet sich die Inversionsmethode an. Die nach dem Simulationslemma zu bildende Pseudoinverse der Verteilungsfunktion $F(x)$ lautet hierbei Fehler beim Parsen (SVG (MathML kann über ein Browser-Plugin aktiviert werden): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „http://localhost:6011/de.wikipedia.org/v1/“:): F^{{-1}}(y)=-\cot(\pi y) (siehe Kotangens). Zu einer Folge von Standardzufallszahlen $u_{i}$ lässt sich daher durch $x_{i}:=-\cot(\pi u_{i})$, oder wegen der Symmetrie auch durch $x_{i}:=\cot(\pi u_{i})$, eine Folge standard-Cauchy-verteilter Zufallszahlen berechnen.

