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ExerciceMaths Sup – MPSI, chapitre 21 — Dénombrement et probabilités · Variables aléatoires et lois

Exercice 60

Démonstration

Soit p∈]0 ,1[p \in \left]0\,,1\right[ et k∈ℕk \in \mathbb{N}. Pour n⩾1n \geqslant 1, on considère une variable aléatoire XnX_{n} de loi ℬ(n,p)\mathcal{B}(n,p). Montrer que la suite (P(Xn⩾k))n⩾1\big(\mathrm{P}(X_{n} \geqslant k)\big)_{n \geqslant 1} est croissante. On pourra réaliser simultanément XnX_{n} et Xn+1X_{n+1} à l'aide de variables de Bernoulli indépendantes, grâce à la proposition 17 et au théorème 8 du cours.

Corrigé

Couplage. Soit n⩾1n \geqslant 1. Par la proposition 17, il existe un espace probabilisé fini, par exemple {0,1}n+1\{0, 1\}^{n+1} muni de la probabilité produit, portant des variables B1B_{1}, …, Bn+1B_{n+1} mutuellement indépendantes de loi ℬ(p)\mathcal{B}(p). On pose Yn=B1+⋯+Bn,Yn+1=Yn+Bn+1.Y_{n} = B_{1} + \cdots + B_{n}, \qquad Y_{n+1} = Y_{n} + B_{n+1}. Par le théorème 8, Yn∼ℬ(n,p)Y_{n} \sim \mathcal{B}(n,p) et Yn+1∼ℬ(n+1,p)Y_{n+1} \sim \mathcal{B}(n + 1,p). Comme Bn+1⩾0B_{n+1} \geqslant 0, on a Yn⩽Yn+1Y_{n} \leqslant Y_{n+1} en chaque issue, donc (Yn⩾k)⊂(Yn+1⩾k)(Y_{n} \geqslant k) \subset (Y_{n+1} \geqslant k), et, par croissance de la probabilité (proposition 7 (iii)), P(Yn⩾k)⩽P(Yn+1⩾k)\mathrm{P}(Y_{n} \geqslant k) \leqslant \mathrm{P}(Y_{n+1} \geqslant k).

Retour aux XnX_{n}. La probabilité P(Xn⩾k)\mathrm{P}(X_{n} \geqslant k) ne dépend que de la loi de XnX_{n}, qui est celle de YnY_{n} ; de même pour Xn+1X_{n+1} et Yn+1Y_{n+1}. Donc P(Xn⩾k)=P(Yn⩾k)⩽P(Yn+1⩾k)=P(Xn+1⩾k)\boxed{\mathrm{P}(X_{n} \geqslant k) = \mathrm{P}(Y_{n} \geqslant k) \leqslant \mathrm{P}(Y_{n+1} \geqslant k) = \mathrm{P}(X_{n+1} \geqslant k)} et la suite (P(Xn⩾k))n⩾1\big(\mathrm{P}(X_{n} \geqslant k)\big)_{n \geqslant 1} est croissante.

Le couplage donne même l'accroissement. On a (Yn+1⩾k)∖(Yn⩾k)=(Yn=k−1)∩(Bn+1=1)(Y_{n+1} \geqslant k) \setminus (Y_{n} \geqslant k) = (Y_{n} = k - 1) \cap (B_{n+1} = 1), et YnY_{n} est indépendante de Bn+1B_{n+1} par le lemme des coalitions (théorème 7), d'où, pour k⩾1k \geqslant 1, P(Xn+1⩾k)−P(Xn⩾k)=(nk−1)pk(1−p)n−k+1⩾0\boxed{\mathrm{P}(X_{n+1} \geqslant k) - \mathrm{P}(X_{n} \geqslant k) = \binom{n}{k - 1}p^{k}(1 - p)^{n-k+1} \geqslant 0} avec la convention (nk−1)=0\binom{n}{k-1} = 0 si k−1>nk - 1 > n ; pour k=0k = 0, la suite est constante, égale à 11.

Piège. Les variables XnX_{n} de l'énoncé sont données séparément, peut-être sur des espaces probabilisés différents, et l'inégalité Xn⩽Xn+1X_{n} \leqslant X_{n+1} n'a aucun sens. L'erreur la plus répandue est de l'écrire quand même. Le couplage contourne la difficulté : on construit, sur un même univers, des variables ayant les lois voulues et comparables issue par issue, ce qui suffit pour conclure, puisque l'énoncé ne porte que sur des lois. La comparaison directe des sommes ∑j⩾k(nj)pjqn−j\sum_{j \geqslant k} \binom{n}{j}p^{j}q^{n-j} serait nettement plus pénible.

Dans l'édifice

Thèmes

variables aléatoires, indépendance, lois de bernoulli et binomiale

Notions

variable aléatoire, indépendance

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