title: Loi logistique
text: # Loi logistique
  
  En probabilité et en statistiques, la loi logistique est une loi de probabilité absolument continue à support infini utilisé en régression logistique et pour les réseaux de neurones à propagation avant. Son nom de loi logistique est issu du fait que sa fonction de répartition est une fonction logistique.
  
  ## Définition et propriétés
  
  La loi logistique a deux paramètres μ et s > 0 et sa densité est
  
      $f(x;\mu ,{s})={\frac {{\rm {e}}^{-{\frac {x-\mu }{s}}}}{s\left(1+{\rm {e}}^{-{\frac {x-\mu }{s}}}\right)^{2}}}={\frac {1}{4s}}\operatorname {sech} ^{2}\!\left({\frac {x-\mu }{2s}}\right)$
  
  Sa fonction de répartition est
  
      $F(x;\mu ,s)={\frac {1}{1+{\rm {e}}^{-{\frac {x-\mu }{s}}}}}={\frac {1}{2}}+{\frac {1}{2}}\;\operatorname {tanh} \!\left({\frac {x-\mu }{2s}}\right).$
  
  Son espérance et sa variance sont données par les formules suivantes :
  
      $\mathbb {E} (X)=\mu \,$
      ${\textrm {Var}}(X)={\frac {s^{2}\pi ^{2}}{3}}$
  
  La loi logistique standard est la loi logistique de paramètres 0 et 1. Sa fonction de répartition est la sigmoïde :
  
      $F(x)={\frac {1}{1+{\rm {e}}^{-x}}}$
  
  Son espérance vaut alors 0 et sa variance $π^2/3.$
  
  ## Distributions associées
  
  * Si $X\sim {\textrm {logistique}}(\mu ,\beta )$ alors $kX+l\sim {\textrm {logistique}}(k\mu +l,k\beta )$.
  * Si $X\sim {\mathcal {U}}(0;1)$ (loi uniforme continue) alors $\mu +\beta (\ln(X)-\ln(1-X))\sim {\textrm {logistique}}(\mu ,\beta )$
  * Si $X,Y\sim {\mathcal {G}}(\alpha ,\beta )$ (loi de Gumbel) alors $X-Y\sim {\textrm {logistique}}(0,\beta )$.
  * Si $X,Y\sim {\mathcal {GEV}}(\alpha ,\beta ,0)$ (loi d'extremum généralisée) alors $X-Y\sim {\textrm {logistique}}(0,\beta )$.
  * Si $X\sim {\mathcal {G}}(\alpha ,\beta ),\,Y\sim {\mathcal {GEV}}(\alpha ,\beta ,0)$ alors $X+Y\sim {\textrm {logistique}}(2\alpha ,\beta )$.
  * Si $X\sim {\textrm {logistique}}(\mu ,s)$ alors son exponentielle suit une loi log-logistique : $\exp(X)\sim \log -{\textrm {logistique}}\left(\alpha ={\rm {e}}^{\mu },\beta ={\frac {1}{s}}\right)$, et $\exp(X)+\gamma \sim \log -{\textrm {logistique}}3\left(\alpha ={\rm {e}}^{\mu },\beta ={\frac {1}{s}},\gamma \right)$ (loi log-logistique à trois paramètres)
  * Si $X\sim {\mathcal {E}}(1)$ (loi exponentielle) alors
  
         $\mu +\beta \ln({\rm {e}}^{X}-1)\sim \operatorname {logistique} (\mu ,\beta ).$
  * Si $X,Y\sim {\mathcal {E}}(1)$alors
  
         $\mu -\beta \ln \left({\frac {X}{Y}}\right)\sim \operatorname {logistique} (\mu ,\beta ).$
  
  ## Utilisations
  
  La loi logistique est aussi utilisée pour le classement Elo.
  
  