Soit un vecteur gaussien centré réduit de coefficient de corrélation . Déterminer .
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Cette méthode est purement géométrique. On se ramène à un secteur angulaire dont on détermine la mesure.
On sait que pour simuler un vecteur gaussien centré réduit de matrice de covariance , on peut prendre deux variables aléatoires gaussiennes indépendantes telle que si on note la décomposition de Cholesky de , on a .
Ici .
Ainsi, on étudie maintenant la zone dans le repère fournit par l’origine et les vecteurs et car par symétrie . Il nous faut donc exprimer et dans la base , ce que lit sur la matrice
où . Ce résultat n’a rien de choquant car qui n’est rien d’autre qu’un produit scalaire.
On remarque alors d’emblée que la densité de est invariante par rotation modulo donc il est légitime de passer plutôt en coordonnée polaire pour étudier cette zone.
On écrit donc et mais on sait (avec Box-Müller par exemple) que suit une loi uniforme sur un intervalle de longueur .
D’abord donc donc presque surement. Puis donc avec donc donc ( presque sûrement) et presque surement.
Si on interprète ces produits scalaires, on dit que dans le demi plan dans le sens de délimité par un vecteur orthogonal de puis pareil pour . Donc est dans une intersection deux plans, soit encore un cône avec une certaine ouverture angulaire.
Si on fait un dessin, on voit tout de suite que l’ouverture du cône est de , mais j’ai un peu de mal à faire des tracés en Latex donc je propose un méthode plus analytique et c’est pourquoi j’ai donné l’intervalle où se trouve presque surement .
Par intersection donc finalement se situe dans le secteur angulaire défini par ce dernier intervalle mais suit une loi uniforme donc.
Or , donc finalement
