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ExerciceMaths Sup – MPSI, chapitre 21 — Dénombrement et probabilités · Espérance

Exercice 70

Calcul

1. Soit XX une variable aléatoire de loi 𝒰(⟦1 ,n⟧)\mathcal{U}(\llbracket 1\,,n \rrbracket). Calculer E((X−1)2)\mathrm{E}\big((X - 1)^{2}\big) et E(eX)\mathrm{E}\big(\mathrm{e}^{X}\big).

2. Soit XX une variable aléatoire de loi ℬ(n,p)\mathcal{B}(n,p), avec p∈]0 ,1]p \in \left]0\,,1\right]. Calculer l'espérance de Y=1X+1Y = \dfrac{1}{X + 1}. On pourra utiliser l'égalité 1k+1(nk)=1n+1(n+1k+1)\dfrac{1}{k + 1}\dbinom{n}{k} = \dfrac{1}{n + 1}\dbinom{n + 1}{k + 1}. A-t-on E(Y)=1E(X)+1\mathrm{E}(Y) = \dfrac{1}{\mathrm{E}(X) + 1} ?

Corrigé

1. Par la formule de transfert (théorème 10), puis la somme des carrés du chapitre 3, en posant j=k−1j = k - 1, E((X−1)2)=1n∑k=1n(k−1)2=1n∑j=0n−1j2=1n⋅(n−1)n(2n−1)6,E((X−1)2)=(n−1)(2n−1)6\mathrm{E}\big((X - 1)^{2}\big) = \frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n} (k - 1)^{2} = \frac{1}{n}\sum_{j=0}^{n-1} j^{2} = \frac{1}{n} \cdot \frac{(n - 1)n(2n - 1)}{6}, \qquad \boxed{\mathrm{E}\big((X - 1)^{2}\big) = \frac{(n - 1)(2n - 1)}{6}} De même, avec la somme géométrique de raison e≠1\mathrm{e} \neq 1, E(eX)=1n∑k=1nek=e (en−1)n(e−1)\boxed{\mathrm{E}\big(\mathrm{e}^{X}\big) = \frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n} \mathrm{e}^{k} = \frac{\mathrm{e}\,(\mathrm{e}^{n} - 1)}{n(\mathrm{e} - 1)}} Pour n=1n = 1, on retrouve E((X−1)2)=0\mathrm{E}\big((X - 1)^{2}\big) = 0 et E(eX)=e\mathrm{E}(\mathrm{e}^{X}) = \mathrm{e}, puisque X=1X = 1 ✓.

2. On note q=1−pq = 1 - p. Par la formule de transfert, l'égalité de l'énoncé, puis le changement d'indice j=k+1j = k + 1, E(Y)=∑k=0n1k+1(nk)pkqn−k=1n+1∑k=0n(n+1k+1)pkqn−k=1(n+1)p∑j=1n+1(n+1j)pjqn+1−j.\mathrm{E}(Y) = \sum_{k=0}^{n} \frac{1}{k + 1}\binom{n}{k}p^{k}q^{n-k} = \frac{1}{n + 1}\sum_{k=0}^{n} \binom{n + 1}{k + 1}p^{k}q^{n-k} = \frac{1}{(n + 1)p}\sum_{j=1}^{n+1} \binom{n + 1}{j}p^{j}q^{n+1-j}. La dernière somme est celle de la formule du binôme (théorème 3), privée de son terme d'indice j=0j = 0, qui vaut qn+1q^{n+1} : E(1X+1)=1−(1−p)n+1(n+1)p\boxed{\mathrm{E}\Big(\frac{1}{X + 1}\Big) = \frac{1 - (1 - p)^{n+1}}{(n + 1)p}} L'égalité de l'énoncé est la formule du pion (chapitre 3, proposition 9) : 1k+1(nk)=n!(k+1)! (n−k)!=1n+1(n+1k+1).\frac{1}{k + 1}\binom{n}{k} = \frac{n!}{(k + 1)!\,(n - k)!} = \frac{1}{n + 1}\binom{n + 1}{k + 1}.

On n'a pas E(Y)=1E(X)+1\mathrm{E}(Y) = \frac{1}{\mathrm{E}(X) + 1} en général. Pour n=1n = 1 et p=12p = \frac{1}{2}, on trouve E(Y)=34\mathrm{E}(Y) = \frac{3}{4} et 1E(X)+1=23\frac{1}{\mathrm{E}(X) + 1} = \frac{2}{3}. Plus précisément, posons m=E(X)=npm = \mathrm{E}(X) = np. Pour x>−1x > -1, une mise au même dénominateur donne 1x+1−1m+1+x−m(m+1)2=(x−m)2(x+1)(m+1)2⩾0:\frac{1}{x + 1} - \frac{1}{m + 1} + \frac{x - m}{(m + 1)^{2}} = \frac{(x - m)^{2}}{(x + 1)(m + 1)^{2}} \geqslant 0 : la fonction x↦1x+1x \mapsto \frac{1}{x + 1}, convexe, est au-dessus de sa tangente en mm (chapitre 9). En appliquant cette inégalité à XX et en prenant l'espérance (théorème 9 (i) et (ii)), le terme E(X)−m(m+1)2\frac{\mathrm{E}(X) - m}{(m + 1)^{2}} disparaît, et E(1X+1)⩾1E(X)+1\boxed{\mathrm{E}\Big(\frac{1}{X + 1}\Big) \geqslant \frac{1}{\mathrm{E}(X) + 1}} avec égalité si et seulement si E((X−m)2(X+1)(m+1)2)=0\mathrm{E}\Big(\frac{(X - m)^{2}}{(X + 1)(m + 1)^{2}}\Big) = 0, c'est-à-dire, la variable étant positive, si P(X=m)=1\mathrm{P}(X = m) = 1. Pour p∈]0 ,1[p \in \left]0\,,1\right[, la variable XX n'est pas constante, puisque P(X=0)=qn\mathrm{P}(X = 0) = q^{n} et P(X=n)=pn\mathrm{P}(X = n) = p^{n} sont non nuls : l'inégalité est stricte. L'égalité n'a lieu que pour p=1p = 1, où X=nX = n.

Piège. C'est la mise en garde qui suit le théorème 10 : E(f(X))≠f(E(X))\mathrm{E}\big(f(X)\big) \neq f\big(\mathrm{E}(X)\big) dès que ff n'est pas affine. L'erreur la plus répandue est d'écrire E(1X)=1E(X)\mathrm{E}\big(\frac{1}{X}\big) = \frac{1}{\mathrm{E}(X)} ; l'inégalité de Jensen du chapitre 9 (proposition 7), appliquée avec les coefficients P(X=x)\mathrm{P}(X = x), donne le sens de l'écart pour une fonction convexe.

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