Majorer et minorer avec l'inégalité de concentration - Exercice 1

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Soit XX une variable aléatoire d'espérance E(X)=3E\left(X\right)=3 et de variance V(X)=2V\left(X\right)=2.
Pour tout entier naturel nn non nul, on note MnM_n la variable aléatoire moyenne d'un échantillon de taille nn de la loi de XX.
Question 1

Majorer P(∣M100−3∣≥0,5)P\left(\left|M_{100}-3\right|\ge 0{,}5\right).

Correction
Ici, E(X)=3E\left(X\right)=3, V(X)=2V\left(X\right)=2 et n=100n=100.
    L’ineˊgaliteˊ de concentration\red{\text{L'inégalité de concentration}}
Soit XX la variable aléatoire d'espérance E(X)E\left(X\right) et de variance V(X)V\left(X\right).
Soit MnM_n la variable aléatoire moyenne d'un échantillon de taille nn de la variable aléatoire XX.
Pour tout réel strictement positif α\alpha , on a :
P(∣Mn−E(X)∣≥α)≤V(X)nα2P\left(\left|M_n-E\left(X\right)\right|\ge \alpha \right)\le \dfrac{V\left(X\right)}{n{\alpha }^2}
Si α=0,5\alpha =0{,}5 et en utilisant l'inégalité de concentration, on a :
P(∣M100−3∣≥0,5)≤2100×0,52P\left(\left|M_{100}-3\right|\ge 0{,}5\right)\le \dfrac{2}{100\times 0{,}5^2}
P(∣M100−3∣≥0,5)≤225P\left(\left|M_{100}-3\right|\ge 0{,}5\right)\le \dfrac{2}{25}
D'où :
P(∣M100−3∣≥0,5)≤0,08P\left(\left|M_{100}-3\right|\ge 0{,}5\right)\le 0{,}08
Question 2

Majorer P(∣M1000−3∣≥0,1)P\left(\left|M_{1000}-3\right|\ge 0{,}1\right).

Correction
Ici, E(X)=3E\left(X\right)=3, V(X)=2V\left(X\right)=2 et n=1000n=1000.
    L’ineˊgaliteˊ de concentration\red{\text{L'inégalité de concentration}}
Soit XX la variable aléatoire d'espérance E(X)E\left(X\right) et de variance V(X)V\left(X\right).
Soit MnM_n la variable aléatoire moyenne d'un échantillon de taille nn de la variable aléatoire XX.
Pour tout réel strictement positif α\alpha , on a :
P(∣Mn−E(X)∣≥α)≤V(X)nα2P\left(\left|M_n-E\left(X\right)\right|\ge \alpha \right)\le \dfrac{V\left(X\right)}{n{\alpha }^2}
Si α=0,1\alpha =0{,}1 et en utilisant l'inégalité de concentration, on a :
P(∣M1000−3∣≥0,1)≤21000×0,12P\left(\left|M_{1000}-3\right|\ge 0{,}1\right)\le \dfrac{2}{1000\times 0{,}1^2}
P(∣M1000−3∣≥0,1)≤210P\left(\left|M_{1000}-3\right|\ge 0{,}1\right)\le \dfrac{2}{10}
D'où :
P(∣M1000−3∣≥0,1)≤0,2P\left(\left|M_{1000}-3\right|\ge 0{,}1\right)\le 0{,}2
Question 3

Minorer P(2,8<M500<3,2)P\left(2{,}8\lt M_{500}\lt 3{,}2\right).

Correction
Si 2,8<M500<3,22{,}8\lt M_{500}\lt 3{,}2 alors M500∈]2,8;3,2[M_{500} \in\left]2{,}8;3{,}2\right[
Pour tous nombres réels aa et rr, avec rr un réel positif alors :
  • ∣x−a∣<r\left|x-{\color{red}a}\right|\lt {\color{blue}r} est équivalent à x∈]a−r;a+r[x\in \left]{\color{red}a}-{\color{blue}r};{\color{red}a}+{\color{blue}r}\right[
Il va être important ici de déterminer la valeur de aa et de rr.
a{\color{red}a} correspond au centre de l'intervalle en question c'est-à-dire le centre de l'intervalle ]2,8;3,2[\left]2{,}8;3{,}2\right[.
Premieˋre eˊtape :\red{\text{Première étape :}} Calcul du centre a{\color{red}a}
a=2,8+3,22{\color{red}a}=\dfrac{2{,}8+3{,}2}{2}
a=62{\color{red}a}=\dfrac{6}{2}
a=3{\color{red}a}=3

Deuxieˋme eˊtape :\red{\text{Deuxième étape :}} Calcul de r{\color{blue}r} qui correspond au rayon de l'intervalle ]2,8;3,2[\left]2{,}8;3{,}2\right[
Pour cela nous allons calculer la distance entre 2,82{,}8 et 3,23{,}2 et ensuite on divisera le résultat par 22. Nous obtiendrons ainsi le rayon de l'intervalle ]2,8;3,2[\left]2{,}8;3{,}2\right[.
  • La distance entre deux nombres réels aa et bb est égale à ∣a−b∣\left|a-b\right|
  • La distance entre deux nombres réels bb et aa est égale à ∣b−a∣\left|b-a\right|
Ainsi la distance entre aa et bb est la même qu'entre bb et aa.
La distance entre 2,82{,}8 et 3,23{,}2 vaut :
∣2,8−3,2∣=∣−0,4∣=0,4\left|2{,}8-3{,}2\right|=\left|-0{,}4\right|=0{,}4
Finalement, la distance entre 2,82{,}8 et 3,23{,}2 vaut 0,40{,}4.
Le rayon r{\color{blue}r} de l'intervalle ]2,8;3,2[\left]2{,}8;3{,}2\right[ est alors r=0,42{\color{blue}r}=\dfrac{0{,}4}{2} c'est-à-dire
r=0,2{\color{blue}r}=0{,}2

Il en résulte donc que :
M500∈]2,8;3,2[M_{500}\in\left]2{,}8;3{,}2\right[ est équivalent à ∣M500−3∣<0,2\left|M_{500}-{\color{red}3}\right|\lt {\color{blue}0{,}2}
Or l'événement contraire de ∣M500−3∣<0,2\left|M_{500}-3\right|\lt 0{,}2 est l'événement ∣M500−3∣⩾0,2\left|M_{500}-3\right|\geqslant 0{,}2.
On peut également écrire, par passage à l’événement contraire, que : P(∣M500−3∣<0,2)=1−P(∣M500−3∣⩾0,2)P\left(\left|M_{500}-3\right|\lt 0{,}2\right)=1-P\left(\left|M_{500}-3\right|\geqslant 0{,}2\right)
Nous allons pouvoir majorer P(∣M500−3∣⩾0,2)P\left(\left|M_{500}-3\right|\geqslant 0{,}2\right) à l'aide de l'inégalité de concentration avec n=500n=500.
    L’ineˊgaliteˊ de concentration\red{\text{L'inégalité de concentration}}
Soit XX la variable aléatoire d'espérance E(X)E\left(X\right) et de variance V(X)V\left(X\right).
Soit MnM_n la variable aléatoire moyenne d'un échantillon de taille nn de la variable aléatoire XX.
Pour tout réel strictement positif α\alpha , on a :
P(∣Mn−E(X)∣≥α)≤V(X)nα2P\left(\left|M_n-E\left(X\right)\right|\ge \alpha \right)\le \dfrac{V\left(X\right)}{n{\alpha }^2}
Si α=0,2\alpha =0{,}2 et en utilisant l'inégalité de concentration, on a :
P(∣M500−3∣≥0,2)≤2500×0,22P\left(\left|M_{500}-3\right|\ge 0{,}2\right)\le \dfrac{2}{500\times 0{,}2^2}
P(∣M500−3∣≥0,2)≤220P\left(\left|M_{500}-3\right|\ge 0{,}2\right)\le \dfrac{2}{20}
D'où :
P(∣M500−3∣≥0,2)≤0,1P\left(\left|M_{500}-3\right|\ge 0{,}2\right)\le 0{,}1
Nous savons que :
P(∣M500−3∣⩾0,2)⩽0,1P\left(\left|M_{500}-3\right|\geqslant 0{,}2\right)\leqslant 0{,}1
−P(∣M500−3∣⩾0,2)⩾−0,1-P\left(\left|M_{500}-3\right|\geqslant 0{,}2\right) \red{\geqslant} -0{,}1. Ici, nous avons multiplié de part et d'autre de l'inégalité par −1-1 et donc on change le sens de l'inégalité.
1−P(∣M500−3∣⩾0,2)⩾1−0,11-P\left(\left|M_{500}-3\right|\geqslant 0{,}2\right) \geqslant 1-0{,}1. Ici on ajoute 11 de part et d'autre de l'inégalité.
Finalement :
P(∣M500−3∣<0,2)⩾0,9P\left(\left|M_{500}-3\right|\lt 0{,}2\right)\geqslant 0{,}9
Ainsi :
P(2,8<M500<3,2)⩾0,9P\left(2{,}8\lt M_{500}\lt 3{,}2\right)\geqslant 0{,}9

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