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ExerciceTerminale, chapitre 10 — Loi des grands nombres · Inégalité de Markov

Exercice 10

Calcul

Soit XX une variable aléatoire positive d'espérance 88.

1. Déterminer le plus petit réel aa pour lequel l'inégalité de Markov garantit P(X⩾a)⩽0,05P(X \geqslant a) \leqslant 0{,}05.

2. Même question avec P(X⩾a)⩽0,01P(X \geqslant a) \leqslant 0{,}01.

3. Exprimer, en fonction de E(X)E(X) et d'un réel α\alpha de ]0 ;1]]0\,;1], le plus petit seuil aa pour lequel l'inégalité de Markov garantit P(X⩾a)⩽αP(X \geqslant a) \leqslant \alpha.

Corrigé

1. L'inégalité de Markov donne P(X⩾a)⩽8aP(X \geqslant a) \leqslant \dfrac{8}{a}. Pour que cette majoration garantisse 0,050{,}05, il suffit que : 8a⩽0,05⟺a⩾80,05=160\frac{8}{a} \leqslant 0{,}05 \quad\Longleftrightarrow\quad a \geqslant \frac{8}{0{,}05} = 160

Le plus petit seuil convenable est a=160.\boxed{\text{Le plus petit seuil convenable est } a = 160.}

2. On procède de la même manière : 8a⩽0,01⟺a⩾80,01=800donca=800\frac{8}{a} \leqslant 0{,}01 \quad\Longleftrightarrow\quad a \geqslant \frac{8}{0{,}01} = 800 \qquad\text{donc}\qquad \boxed{a = 800}

3. Dans le cas général, avec α∈  ]0 ;1]\alpha \in\; ]0\,;1] : E(X)a⩽α⟺a⩾E(X)αdonca=E(X)α\frac{E(X)}{a} \leqslant \alpha \quad\Longleftrightarrow\quad a \geqslant \frac{E(X)}{\alpha} \qquad\text{donc}\qquad \boxed{a = \dfrac{E(X)}{\alpha}} Diviser α\alpha par 1010 multiplie donc le seuil par 1010 : on retrouve le passage de 160160 à 800800 entre les questions 1 et 2 lorsque α\alpha passe de 0,050{,}05 à 0,010{,}01.

Dans l'édifice

Thèmes

espérance, inégalité de markov

Notions

espérance

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