\documentclass[11pt,article,french]{memoir} %% ===== Ne rien modifier dans ce bloc ===================== \usepackage{iftex} % détection du moteur utilisé \iftutex % XeLaTeX \usepackage{fontspec} \else % pdfLaTeX \usepackage[utf8]{inputenc} \usepackage[T1]{fontenc} \fi %% ========================================================= \usepackage{amsmath} \usepackage{babel} \usepackage[autolanguage]{numprint} \begin{document} Soit deux variables aléatoires stochastiquement indépendantes $X_1$ et $X_2$. La loi de la première est une exponentielle de paramètre $1$. Celle de la seconde est une gamma de paramètres $\alpha$ et $1$. Nous allons déterminer la loi de $Y = \theta (X_1/X_2)$. En premier lieu, la densité conjointe de $X_1$ et $X_2$ est simplement le produit des densités marginales: \begin{equation*} f_{X_1 X_2}(x_1, x_2) = \frac{1}{\Gamma(\alpha)} x_2^{\alpha - 1} e^{-(x_1 + x_2)}, \qquad x_1 > 0, x_2 > 0. \end{equation*} Nous allons utiliser la méthode du changement de variable (ou du Jacobien). Pour ce faire, on pose les deux transformations \begin{equation*} \begin{aligned} Y_1 &= \theta \left( \frac{X_1}{X_2} \right) \\ Y_2 &= X_2 \end{aligned} \qquad \Leftrightarrow \qquad \begin{aligned} X_1 &= \frac{Y_1 Y_2}{\theta} \\ X_2 &= Y_2 \end{aligned} \end{equation*} et donc \begin{align*} \frac{\partial x_1}{\partial y_1} &= \frac{y_2}{\theta} & \frac{\partial x_1}{\partial y_2} &= \frac{y_1}{\theta} \\ \frac{\partial x_2}{\partial y_1} &= 0 & \frac{\partial x_2}{\partial y_2} &= 1, \end{align*} d'où le Jacobien de la transformation est \begin{equation*} J = \begin{vmatrix} y_2/\theta & y_1/\theta \\ 0 & 1 \end{vmatrix} = \frac{y_2}{\theta}. \end{equation*} Le domaine de $Y_1$ et de $Y_2$ est $R^+$. On a donc \begin{align*} f_{Y_1 Y_2}(y_1, y_2) &= f_{X_1 X_2}(y_1 y_2/\theta, y_2)\, \lvert y_2/\theta \rvert \\ &= \frac{1}{\theta \Gamma(\alpha)} y_2^\alpha e^{-(y_1 y_2/\theta + y_2)}. \end{align*} Par conséquent, \begin{align*} f_{Y_1}(y_1) &= \int_0^\infty f_{Y_1 Y_2}(y_1, y_2)\, dy_2 \\ &= \frac{1}{\theta} \int_0^\infty \frac{1}{\Gamma(\alpha)} y_2^{\alpha + 1 - 1} e^{-[(y_1 + \theta)/\theta] y_2}\, dy_2 \\ &= \frac{1}{\theta} \frac{\theta^{\alpha + 1}}{(y_1 + \theta)^{\alpha + 1}} \\ &= \frac{\theta^\alpha}{% (y_1 + \theta)^{\alpha + 1}}, \qquad y_1 > 0, \end{align*} d'où la loi de $Y_1 = \theta (X_1/X_2)$ est une Pareto$(\alpha, \theta)$. \end{document}