Le paradoxe du duc de Toscane

L’univers des possibles est {[[ 1,6]]} (de cardinal {6^{3}=216}), avec la probabilité uniforme.

On code une issue {(i,j,k)} par l’entier {ijk}.

On constate alors que l’évènement {S=9} s’écrit comme la réunion de 25 issues différentes (on a isolé sur une même ligne les issues correspondant à une même décomposition de {9} en somme de trois entiers de {[[1,6]]}) :

De même, l’événement {S=10} s’écrit:
{\left\{\begin{array}{l}631,\;613,\;361,\;316,\;163,\;136,\\622,\;262,\;226,\\541,\;514,\;451,\;415,\;154,\;145,\\532,\;523,\;352,\;325,\;253,\;235\\442,\;424,\;244,\\433,\;343,\;334\end{array}\right.}

Il y a donc {25} (resp. {27}) issues élémentaires qui donnent la somme {9} (resp. {10}).

Ainsi : {\mathbb{P}(S=9)=\dfrac{25}{216}\approx 0.11574}.

De même : {\mathbb{P}(S=10)=\dfrac{27}{216}=\dfrac{3}{24}=0.125}.

Donc {\mathbb{P}(S=10)>\mathbb{P}(S=9)} alors qu’il y a autant (en l’occurence {6}) de façons de d’écrire {10} ou {9} comme la somme de trois entiers de {[[ 1,6]]}.

Ce problème est connu sous le nom « paradoxe du Duc de Toscane » (soumis à Galilée).

Le paradoxe est dû au fait qu’il n’y a pas équiprobabilité des décompositions (par exemple, {6+2+1} est six fois plus probable que {2+2+2}).

La fonction Python suivante (rustique) donne les nombres de décompositions de somme {s}.

La somme minimum est {3}, le maximum est {18}. On place les effectifs dans une liste {t} (NB: on peut faire défiler la fenêtre du code vers la droite) :

On voit bien qu’il y a {25} façons d’obtenir la somme {9}, et {27} façons d’obtenir la somme {10}:

On va écrire une fonction récursive Python renvoyant la liste des {\varphi(n,m,s)} (avec {0\le s\le nm}), où {\varphi(n,m,s)} est le nombre de {n}-uplets de {[[ 0,m]]} qui donnent une somme {s} donnée (cette liste est indicée par les valeurs de {s} donc de l’indice {0} à l’indice {nm}).

On initialise avec la liste [1]: en effet, pour {n=0}, il n’y a qu’une décomposition (qui est vide!) et elle donne la somme {s=0}.

Ensuite, on discute suivant le résultat {j} (avec {0\le j\le m}) du premier élément du {n}-uplet.

On trouve :{\begin{array}{rl}\varphi(n,m,s)&=\displaystyle\sum_{j=0}^{j=m}\varphi(n-1,m,s-j)\\\\&=\displaystyle\sum_{k=s-m}^{k=s}\varphi(n-1,m,k)\end{array}}L’indice {k} est limité à l’intervalle {[[ s-m,s]]}, mais il faut aussi imposer {0\le k\le (n-1)m}.

L’intervalle en {k} est donc :{[[ \max(0,s-m),\min(s,(n-1)m)]]}On obtient la fonction suivante (qui utilise la notion de « slicing » d’une liste Python).

Voici par exemple les nombres de {7}-uplets de somme {s} donnée, avec des composantes dans {[[ 0,5]]} (par exemple le nombre {7}-uplets de {[[ 0,6]]} dont la somme est {11} est {10906}) :

Ici on trace le diagramme des effectifs précédents. À un coefficient multiplicatif près sur l’échelle en {y} on trouve la loi de la somme de sept dés. Il semble que cette loi « tende » vers une loi normale.