Criterio de Cauchy

{{#category_index:C|Cauchy criterion}} Un criterio de optimización que implica la minimización de

$\sum ln\left\{1+\left[{\frac {d_{i}^{\star }-d_{i}}{\sigma }}\right]^{2}\right\}$ ,

donde $d_{i}^{\star }$ son datos observados y $d_{i}$ datos modelados. Implica que los errores tienen la distribución de probabilidad

${\frac {1}{\pi \sigma }}\left\{{\frac {1}{1+\left[{\frac {d-d_{0}}{\sigma }}\right]^{2}}}\right\}$,

donde $\sigma$ es la desviación estándar sobre el punto de máxima verosimilitud d₀. Ver Amundsen (1991, 2027).