# Inégalité de Markov

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

Inégalité de Markov — Soit Z une variable aléatoire réelle définie sur un espace probabilisé $\left(\Omega ,{\mathcal {A}},\mathbb {P} \right)$ et supposée presque sûrement positive ou nulle. Alors
$\forall a>0,\qquad \mathbb {P} (Z\geqslant a)\leqslant {\frac {\mathbb {E} (Z)}{a}}.$
Soit $a\in \mathbb {R} _{+}^{*}$. On note $\mathbf {1} _{\{Z\geqslant a\}}$ la fonction indicatrice de l'événement $\{Z\geqslant a\}$.
On a l'inégalité :
$\forall \omega \in \Omega ,\qquad a\,\mathbf {1} _{\{Z(\omega )\geqslant a\}}\leqslant Z(\omega )\,\mathbf {1} _{\{Z(\omega )\geqslant a\}}\leqslant Z(\omega )$
car $Z$ est à valeurs positives ou nulles.
Par croissance de l'espérance, on a :
$\mathbb {E} \left(a\,\mathbf {1} _{\{Z(\omega )\geqslant a\}}\right)\leqslant \mathbb {E} (Z)\qquad (*)$
Puis, par linéarité de l'espérance :
$\mathbb {E} \left(a\,\mathbf {1} _{\{Z(\omega )\geqslant a\}}\right)=a\,\mathbb {E} \left(\mathbf {1} _{\{Z(\omega )\geqslant a\}}\right)=a\,\left(1\times \mathbb {P} (Z\geqslant a)+0\times \mathbb {P} (Z<a)\right)=a\,\mathbb {P} \left(Z\geqslant a\right)$
En réinjectant l'expression dans l'inégalité $(*)$, on obtient :
$a\,\mathbb {P} \left(Z\geqslant a\right)\leqslant \mathbb {E} (Z)$
c'est-à-dire
$\mathbb {P} \left(Z\geqslant a\right)\leqslant {\frac {\mathbb {E} (Z)}{a}}$

### Généralisation

Il existe une version plus générale de ce théorème. Soit X une variable aléatoire de L$^p$(Ω, F, P){\textstyle L^{p}(\Omega , {\mathcal {F}}, \mathbb {P} )} où Ω est l'ensemble des réalisations, F{\textstyle {\mathcal {F}}} est la tribu des événements et P{\textstyle \mathbb {P} } la mesure de probabilité. Alors, l'inégalité de Markov peut être énoncée de la façon suivante :
Inégalité de Tchebychev — Pour tout réel strictement positif $\alpha$,
$\mathbb {P} \left(|X|\geq \alpha \right)\leq {\frac {\mathbb {E} \left(|X|^{p}\right)}{\alpha ^{p}}}$
La démonstration tient entièrement au fait que pour tout α strictement positif, α$^p$1$_{{|X|≥α}}$≤|X|$^p${\textstyle \alpha ^{p}\mathbf {1} _{\left\{|X|\geq \alpha \right\}}\leq |X|^{p}}. Ici, 1$_A$ désigne l'indicatrice de l'événement A. Par croissance de l'espérance, on obtient :$\mathbb {E} \left(|X|^{p}\right)\geq \mathbb {E} \left(\alpha ^{p}\,\mathbf {1} _{\left\{|X|\geq \alpha \right\}}\right)=\alpha ^{p}\,\mathbb {E} \left(\mathbf {1} _{\left\{|X|\geq \alpha \right\}}\right)=\alpha ^{p}\,\mathbb {P} \left\{|X|\geq \alpha \right\}$En divisant de part et d'autre de l'inégalité par α$^p$ 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=Y−E(Y){\textstyle X=Y-\mathbb {E} \left(Y\right)} et p = 2 on obtient exactement l'énoncé de l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev.

## Corollaire

Elle possède un corollaire fréquemment utilisé :
Corollaire — Soit ϕ une fonction croissante positive ou nulle sur un intervalle I. Soit Y une variable aléatoire réelle définie sur un espace probabilisé $\left(\Omega ,{\mathcal {A}},\mathbb {P} \right)$ telle que $\mathbb {P} (Y\in I)=1$. Alors :
$\forall b\in I\;|\;\phi (b)>0,\qquad \mathbb {P} (Y\geqslant b)\leqslant {\frac {\mathbb {E} (\phi (Y))}{\phi (b)}}.$
On applique l'inégalité de Markov à $Z=\phi (Y)\$ et à $a=\phi (b)$ pour obtenir :
$\forall b>0,\qquad \mathbb {P} \left(\phi (Y)\geqslant \phi (b)\right)\leqslant {\frac {\mathbb {E} (\phi (Y))}{\phi (b)}}$
La croissance de $\phi$ entraîne : $\{Y\geqslant b\}\subset \{\phi (Y)\geqslant \phi (b)\}\$.
Par conséquent : $\mathbb {P} (Y\geqslant b)\leqslant {\frac {\mathbb {E} (\phi (Y))}{\phi (b)}}$.

## Applications

* Le choix, dans l'inégalité ci-dessus, de $Y=|X-\mathbb {E} (X)|,~I=[0,+\infty [\$ et ϕ(x) = x$^2$ donne l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev.
* Le choix, dans l'inégalité ci-dessus, de $Y=X-\mathbb {E} (X)$, ou bien $Y=\mathbb {E} (X)-X$, de $I=\mathbb {R}$, et de ϕ(x) = e$^{λx}$, λ > 0 , est le premier pas de la démonstration de l'inégalité de Chernoff ou de l'inégalité de Hoeffding.
* L'inégalité de Markov est souvent appliquée conjointement au lemme de Borel-Cantelli, par exemple pour démontrer la loi forte des grands nombres.

## 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.