Distance de Hellinger

• La distance de Hellinger est une α-divergence de Amari[1], correspondant à la valeur α =0.

À ce titre c'est une f-divergence de Csiszár[2] et une divergence de Bregman[3].

Comme il s'agit de la seule distance (symétrique, auto-duale) de la classe des α-divergences, c'est la distance canonique de l'espace des distributions de la famille exponentielle, le système de coordonnées associé étant ${\displaystyle r_{i}=2{\sqrt {P_{i}}}}$.

Autre conséquence, étant une α-divergence, la courbure locale (son Hessien en P) de la distance de Hellinger est égale à l'information de Fisher de la distribution P :

${\displaystyle I_{uv}=\sum _{i}{\frac {\partial r_{i}}{\partial u}}{\frac {\partial r_{i}}{\partial v}}}$

${\displaystyle I_{uv}=4\sum _{i}{\frac {\partial {\sqrt {P_{i}}}}{\partial u}}{\frac {\partial {\sqrt {P_{i}}}}{\partial v}}}$.

• La distance de Hellinger est liée directement avec la distance de Bhattacharyya :

${\displaystyle D_{B}(P,Q)=-\ln \left(\sum _{i}{\sqrt {P_{i}Q_{i}}}\right)}$

par la relation

${\displaystyle H(P,Q)={\sqrt {1-\exp(-D_{B}(P,Q))}}}$.

• La distance de Hellinger entre deux lois normales ${\displaystyle P\sim {\mathcal {N}}(\mu _{1},\sigma _{1}^{2})}$ et ${\displaystyle Q\sim {\mathcal {N}}(\mu _{2},\sigma _{2}^{2})}$ est donnée par

${\displaystyle H\left(P,Q\right)={\sqrt {1-{\sqrt {{\frac {2\sigma _{1}\sigma _{2}}{\sigma _{1}^{2}+\sigma _{2}^{2}}}\,e^{-{\frac {1}{2}}{\frac {(\mu _{1}-\mu _{2})^{2}}{\sigma _{1}^{2}+\sigma _{2}^{2}}}}}}}}.}$

• La distance de Hellinger entre deux lois exponentielles ${\displaystyle P~\sim {\rm {{Exp}(\alpha )}}}$ et ${\displaystyle Q~\sim {\rm {{Exp}(\beta )}}}$ est donnée par :

${\displaystyle H\left(P,Q\right)={\sqrt {1-{\frac {2{\sqrt {\alpha \beta }}}{\alpha +\beta }}}}.}$

• (en) Yang, Grace Lo; Le Cam, Lucien M., Asymptotics in Statistics : Some Basic Concepts, Berlin, Springer, 2000, 2^e éd., 285 p. (ISBN 978-0-387-95036-5, LCCN 00030759, lire en ligne)
• (en) Vaart, A. W. van der, Asymptotic Statistics (Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics), Cambridge, UK, Cambridge University Press, 2006, 1^re éd., 443 p., poche (ISBN 978-0-521-78450-4, LCCN 98015176, lire en ligne)
• (en) Pollard, David E., A user's guide to measure theoretic probability, Cambridge, UK, Cambridge University Press, 2002, 351 p., poche (ISBN 978-0-521-00289-9, LCCN 2001035270, lire en ligne)

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