title: Distribuzione di Rayleigh
text: # Distribuzione di Rayleigh
  
  In teoria delle probabilità la distribuzione di Rayleigh è una distribuzione di probabilità che descrive la distanza dall'origine di un punto $(X,Y)$ nel piano euclideo le cui coordinate siano indipendenti e seguano entrambe la distribuzione normale centrata.
  
  Prende il nome da Lord Rayleigh.
  
  ## Definizione
  
  La distribuzione di Rayleigh di parametro $\sigma ^{2}>0$ descrive la variabile aleatoria $Z={\sqrt {X^{2}+Y^{2}}}$, dove $X$ e $Y$ sono variabili aleatorie indipendenti aventi entrambe distribuzione normale ${\mathcal {N}}(0,\sigma ^{2})$.
  
  La sua funzione di densità di probabilità è
  
      $f(z)={\frac {z}{\sigma ^{2}}}e^{-{\frac {z^{2}}{2\sigma ^{2}}}}$.
  
  Questa si può ottenere direttamente dalla densità di probabilità della distribuzione normale, $\textstyle \phi (x)={\frac {1}{\sqrt {2\pi \sigma ^{2}}}}e^{-{\frac {x^{2}}{2\sigma ^{2}}}}$, sfruttando l'isotropia del vettore $(X,Y)$:
  
      $f(z)=\int _{x^{2}+y^{2}=z^{2}}\phi (x)\phi (y)d\mu =2\pi z{\frac {1}{2\pi \sigma ^{2}}}e^{-{\frac {z^{2}}{2\sigma ^{2}}}}$.
  
  La sua funzione di ripartizione è
  
      $F(z)=1-e^{-{\frac {z^{2}}{2\sigma ^{2}}}}$.
  
  La variabile aleatoria $kZ={\sqrt {(kX)^{2}+(kY)^{2}}}$ segue la distribuzione di Rayleigh di parametro $k^{2}\sigma ^{2}$.
  
  ## Caratteristiche
  
  La variabile aleatoria $Z$ con distribuzione di Rayleigh di parametro $\sigma ^{2}$ ha
  
  * momenti semplici
  
      $\mu _{n}=E[Z^{n}]=(2\sigma ^{2})^{\frac {n}{2}}\Gamma (1+{\tfrac {n}{2}})$
  
  dove $\Gamma$ è la funzione Gamma, con $\Gamma ({\tfrac {n}{2}}+1)={\tfrac {n}{2}}!$ se $n$ è pari.
  
  In particolare si ottengono
  
  * la speranza matematica
  
      $E[X]={\sqrt {{\tfrac {\pi }{2}}\sigma ^{2}}}$;
  * la varianza
  
      ${\text{Var}}(X)=E[X^{2}]-E[X]^{2}=2\sigma ^{2}-{\tfrac {\pi }{2}}\sigma ^{2}={\tfrac {4-\pi }{2}}\sigma ^{2}$;
  * gli indici di asimmetria e curtosi
  
      $\gamma _{1}={\frac {2{\sqrt {\pi }}{\pi -3}}{(4-\pi )^{\frac {3}{2}}}}\approx 0,631$ e $\gamma _{2}=-2{\frac {3\pi ^{2}-12\pi +8}{(4-\pi )^{2}}}\approx 0,245$.
  
  I quantili $q_{\alpha }$ di ordine $\alpha$ sono
  
      $q_{\alpha }={\sqrt {2\sigma ^{2}\log {\frac {1}{1-\alpha }}}}$;
  
  in particolare
  
  * la mediana è ${\sqrt {2\sigma ^{2}\log 2}}={\sqrt {\sigma ^{2}\log 4}}$.
  
  ## Statistica
  
  Secondo il metodo della massima verosimiglianza lo stimatore del parametro $\sigma ^{2}$ di $n$ variabili aleatorie indipendenti con medesima distribuzione di Rayleigh è
  
      $S^{2}={\frac {X_{1}^{2}+...+X_{n}^{2}}{2n}}$.
  
  ## Altre distribuzioni
  
  Se $Z={\sqrt {X^{2}+Y^{2}}}$ segue la distribuzione di Rayleigh di parametro $\sigma ^{2}$ allora $(Z/\sigma )^{2}$ segue la distribuzione chi quadrato $\chi ^{2}(2)$, ovvero la distribuzione esponenziale ${\mathcal {E}}({\tfrac {1}{2}})$.
  
  La distribuzione di Maxwell-Boltzmann estende a tre dimensioni la distribuzione di Rayleigh, descrivendo la distanza ${\sqrt {X^{2}+Y^{2}+Z^{2}}}$ dall'origine di un vettore $(X,Y,Z)$ nello spazio euclideo a tre dimensioni, le cui coordinate siano indipendenti e seguano la medesima legge normale centrata.
  
  La distribuzione di Rice generalizza invece la posizione del punto $(X,Y)$, prendendo $X$ e $Y$ non centrate.
  
  Anche la distribuzione di Weibull è una generalizzazione della distribuzione di Rayleigh, fornendo un'interpolazione tra la distribuzione esponenziale e la distribuzione di Rayleigh.
  
  