Suppose the distribution of Y , conditional on X = x, is N (x, x^2) and that the marginal distribution of X is uniform (0, 1). How do I prove that Y/X (division) and X are independent?
En supposant que X suit la loi uniforme sur l’intervalle 📷et que 📷 suit la loi normale de moyenne x et de variance x² n la densité conjointe est donnée par 📷
📷 et 📷 lorsque X est uniforme sur 📷
Dans ce cas cette densité conjointe s’écrit sous la forme 📷, le développement et simplification permettent d’avoir 📷.
On peut maintenant trouver la densité conjointe de 📷 en faisant un changement de variables et le jacobien.
En posant x=u et y=uv
On calcule le déterminant de la matrice jacobienne J de la transformation inverse. (x,y) vers (u,v).
On obtient 📷
Donc le changement de densité donne 📷.
On observe que la densité conjointe marginale de 📷 c’est-à-dire de V est 📷 donc elle suit la loi normale de moyenne 1 et de variance 1
To prove this, one can start by defining a transformation Z=Y/X, Keeping X the same, i.e., X=X. This allows you to use a different pair of variables (Z, X) instead of the original pair (Y, X).
Then, show that the joint probability density function (PDF) of Z and X is equal to the product of their individual (marginal) PDFs. This would imply Z=Y/X is independent of X.