Inégalité de Markov

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En théorie des probabilités, l'inégalité de Markov donne une majoration de la probabilité qu'une variable aléatoire réelle à valeurs positives soit supérieure ou égale à une constante positive. Cette inégalité a été nommée ainsi en l'honneur d'Andreï Markov.

Énoncé

Modèle:Théorème Modèle:Démonstration

Généralisation

Il existe une version plus générale de ce théorème. Soit Modèle:Formule une variable aléatoire de Lp(Ω,,)Modèle:Formule est l'ensemble des réalisations, est la tribu des événements et la mesure de probabilité. Alors, l'inégalité de Markov peut être énoncée de la façon suivante :Modèle:ThéorèmeLa démonstration tient entièrement au fait que pour tout Modèle:Formule strictement positif, αp𝟏{|X|α}|X|p. Ici, Modèle:Formule désigne l'indicatrice de l'événement Modèle:Formule. Par croissance de l'espérance, on obtient :𝔼(|X|p)𝔼(αp𝟏{|X|α})=αp𝔼(𝟏{|X|α})=αp{|X|α}En divisant de part et d'autre de l'inégalité par Modèle:Formule on trouve le résultat recherché.


On voit immédiatement que le résultat cité plus haut n'est rien d'autre qu'un cas particulier de cette inégalité.

De plus en prenant X=Y𝔼(Y) et Modèle:Formule on obtient exactement l'énoncé de l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev.

Corollaire

Elle possède un corollaire fréquemment utilisé : Modèle:Théorème Modèle:Démonstration

Applications

Exemple

Les salaires étant positifs, la part de la population percevant un salaire supérieur à 5 fois le salaire moyen est au maximum d'un cinquième[1].

Références

Modèle:Références

Voir aussi

Modèle:Portail