Inégalité de Tchebychev pour les sommes — Si et alors
De même, si et alors
Démonstration
Si les suites et sont décroissantes, on peut écrire :
En sommant selon i, on obtient donc :
Puis, en sommant cette fois selon j, on obtient :
d'où la première inégalité.
Plus généralement, l'inégalité vaut pour des suites monotones, mais le sens des inégalités change lorsque les suites concernées ont des sens de monotonie opposés.
Version continue : inégalité de corrélation
Il existe une version continue de l'inégalité de Tchebychev pour les sommes :
Théorème — Si f et g sont des fonctions à valeurs réelles, intégrables sur [0, 1], toutes deux croissantes (ou toutes deux décroissantes), alors
Une version plus générale est la suivante :
Inégalité de corrélation — Pour toute variable aléatoire réelle X, si f et g sont des fonctions à valeurs réelles, toutes deux croissantes (ou toutes deux décroissantes), telles que f(X) et g(X) soient de carré intégrables sur [0, 1], alors
ou bien, de manière équivalente,
L'inégalité de Tchebychev pour les sommes se déduit de l'inégalité de corrélation par application du théorème de transfert pour les variables aléatoires réelles : il suffit de choisir, dans l'inégalité de corrélation, une variable aléatoire réelle X suivant la loi uniforme discrète sur puis de poser f(i) = ai et g(i) = bi.
La version continue de l'inégalité de Tchebychev pour les sommes se déduit de l'inégalité de corrélation de manière analogue, en choisissant, dans l'inégalité de corrélation, une variable aléatoire réelle X suivant la loi uniforme continue sur [0, 1].
La démonstration de l'inégalité de corrélation est analogue à la démonstration de l'inégalité de Tchebychev pour les sommes, telle que donnée dans cette page : cette démonstration figure, comme premier pas de la démonstration de l'inégalité FKG, sur la page correspondante.