Calcul des sommes avec Σ

Définition, propriétés, moyenne, covariance et exemples corrigés de niveau L1

1. Définition de la notation somme

La lettre grecque \(\Sigma\) sert à écrire une somme de manière compacte. Au lieu d’écrire tous les termes un par un, on utilise un indice de sommation.

\[ \sum_{i=a}^{b} u_i = u_a + u_{a+1} + \cdots + u_b \]

Ici, \(i\) est l’indice, \(a\) la borne inférieure, \(b\) la borne supérieure et \(u_i\) le terme général. L’indice est une variable muette : son nom peut changer sans modifier la valeur de la somme.

Exemple : \(\sum_{i=1}^{n} u_i = \sum_{k=1}^{n} u_k\).

2. Propriétés essentielles

Retenir surtout ceci : on peut additionner terme à terme, sortir les constantes, et découper une somme en plusieurs morceaux.

3. Somme et moyenne

Pour une série \(x_1,\dots,x_n\), la moyenne est définie par :

\[ \overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i \]

Cette formule signifie que la somme des données vaut \(n\overline{x}\) :

\[ \sum_{i=1}^{n}x_i=n\overline{x} \]

On en déduit l’identité fondamentale :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})=0 \]

Les écarts positifs à la moyenne compensent exactement les écarts négatifs.

4. Exemple avec deux séries

Soient deux séries \(x_1,\dots,x_n\) et \(y_1,\dots,y_n\). On rencontre souvent la somme :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y}) \]

Développons soigneusement :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y}) = \sum_{i=1}^{n}\bigl(x_i y_i - x_i\overline{y}-\overline{x}y_i+\overline{x}\,\overline{y}\bigr) \]

Puis on sépare la somme en quatre sommes :

\[ = \sum_{i=1}^{n}x_i y_i -\overline{y}\sum_{i=1}^{n}x_i -\overline{x}\sum_{i=1}^{n}y_i +\sum_{i=1}^{n}\overline{x}\,\overline{y} \]

Comme \(\overline{x}\) et \(\overline{y}\) sont des constantes, \(\sum_{i=1}^{n}\overline{x}\,\overline{y}=n\overline{x}\,\overline{y}\). De plus, \(\sum x_i=n\overline{x}\) et \(\sum y_i=n\overline{y}\).

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y}) = \sum_{i=1}^{n}x_i y_i-n\overline{x}\,\overline{y} \]

Cette identité est très utile en statistique, notamment pour la covariance.

5. Exemples corrigés détaillés

Facile 1

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{5} i\).

Correction détaillée :

On remplace \(i\) successivement par \(1,2,3,4,5\) :

\[ \sum_{i=1}^{5} i = 1+2+3+4+5 \]

Puis on additionne :

\[ \sum_{i=1}^{5} i =15 \]
Facile 2

Énoncé : calculer \(\sum_{k=1}^{4} 3\).

Correction détaillée :

Le terme vaut toujours 3, donc il apparaît 4 fois :

\[ \sum_{k=1}^{4} 3 = 3+3+3+3 \]

On peut aussi écrire :

\[ \sum_{k=1}^{4} 3 = 4\times 3 = 12 \]
Facile 3

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{6} 2i\).

Correction détaillée :

On applique la factorisation par une constante :

\[ \sum_{i=1}^{6}2i = 2\sum_{i=1}^{6}i \]

On calcule ensuite la somme des entiers de 1 à 6 :

\[ \sum_{i=1}^{6}i = 1+2+3+4+5+6=21 \]

Donc :

\[ \sum_{i=1}^{6}2i = 2\times 21 = 42 \]
Facile 4

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{4}(i+1)\).

Correction détaillée :

On développe terme à terme :

\[ \sum_{i=1}^{4}(i+1)=(1+1)+(2+1)+(3+1)+(4+1) \]

Ce qui donne :

\[ \sum_{i=1}^{4}(i+1)= 2+3+4+5 \]

Donc :

\[ \sum_{i=1}^{4}(i+1)=14 \]
Facile 5

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{5}(2i-1)\).

Correction détaillée :

On remplace \(i\) par \(1,2,3,4,5\) :

\[ \sum_{i=1}^{5}(2i-1)=(2\times1-1)+(2\times2-1)+(2\times3-1)+(2\times4-1)+(2\times5-1) \]

Ce qui donne :

\[ \sum_{i=1}^{5}(2i-1)=1+3+5+7+9 \]

Somme finale :

\[ \sum_{i=1}^{5}(2i-1)=25 \]
Moyen 6

Énoncé : montrer que \(\sum_{i=1}^{n}1=n\).

Correction détaillée :

La somme contient exactement \(n\) termes, et chacun vaut 1.

Par définition, additionner \(1\) \(n\) fois donne \(n\) :

\[ \sum_{i=1}^{n}1 = \underbrace{1+1+\cdots+1}_{n\ \text{fois}}=n \]
Moyen 7

Énoncé : calculer \(\sum_{i=2}^{6} i\).

Correction détaillée :

On liste les termes :

\[ \sum_{i=2}^{6} i = 2+3+4+5+6 \]

Donc :

\[ \sum_{i=2}^{6} i = 20 \]
Moyen 8

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{5}(3i-2)\).

Correction détaillée :

On développe les cinq termes :

\[ \sum_{i=1}^{5}(3i-2)=(3\times1-2)+(3\times2-2)+(3\times3-2)+(3\times4-2)+(3\times5-2) \]

Soit :

\[ \sum_{i=1}^{5}(3i-2)=1+4+7+10+13 \]

On additionne :

\[ \sum_{i=1}^{5}(3i-2)=1+4+7+10+13=35 \]
Moyen 9

Énoncé : décomposer \(\sum_{i=1}^{6}u_i\) après le troisième terme.

Correction détaillée :

On sépare la somme en deux morceaux :

\[ \sum_{i=1}^{6}u_i=\sum_{i=1}^{3}u_i+\sum_{i=4}^{6}u_i \]

Cette écriture est utile pour traiter des sommes longues en plusieurs étapes.

Moyen 10

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{5}(i^2)\).

Correction détaillée :

On remplace \(i\) par \(1,2,3,4,5\) :

\[ \sum_{i=1}^{5}(i^2)=1^2+2^2+3^2+4^2+5^2 \]

Ce qui donne :

\[ \sum_{i=1}^{5}(i^2)=1+4+9+16+25 \]

Somme totale :

\[ \sum_{i=1}^{5}i^2=55 \]
Difficile 11

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{n}(i+2)\).

Correction détaillée :

On utilise la linéarité :

\[ \sum_{i=1}^{n}(i+2)=\sum_{i=1}^{n}i+\sum_{i=1}^{n}2 \]

On connaît :

\[ \sum_{i=1}^{n}i=\frac{n(n+1)}{2} \qquad \text{et} \qquad \sum_{i=1}^{n}2=2n \]

Donc :

\[ \sum_{i=1}^{n}(i+2)=\frac{n(n+1)}{2}+2n \]
Difficile 12

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{n}(2i-1)\).

Correction détaillée :

On sépare la somme :

\[ \sum_{i=1}^{n}(2i-1)=2\sum_{i=1}^{n}i-\sum_{i=1}^{n}1 \]

On remplace par les formules connues :

\[ \sum_{i=1}^{n}(2i-1)=2\times\frac{n(n+1)}{2}-n \]

On simplifie :

\[ \sum_{i=1}^{n}(2i-1)=n(n+1)-n=n^2 \]
Difficile 13

Énoncé : montrer que \(\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})=0\).

Correction détaillée :

On distribue la somme :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})=\sum_{i=1}^{n}x_i-\sum_{i=1}^{n}\overline{x} \]

Comme \(\overline{x}\) est constant :

\[ \sum_{i=1}^{n}\overline{x}=n\overline{x} \]

Or :

\[ \overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i \quad \Longrightarrow \quad \sum_{i=1}^{n}\overline{x} = n\overline{x}=\sum_{i=1}^{n}x_i \]

Donc :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})=\sum_{i=1}^{n}x_i-\sum_{i=1}^{n}x_i=0 \]
Difficile 14

Énoncé : développer \(\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2\).

Correction détaillée :

On commence par développer le carré :

\[ (x_i-\overline{x})^2=x_i^2-2\overline{x}x_i+\overline{x}^2 \]

On somme membre à membre :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2 =\sum_{i=1}^{n}x_i^2-2\overline{x}\sum_{i=1}^{n}x_i+\sum_{i=1}^{n}\overline{x}^2 \]

Les termes constants se simplifient :

\[ \sum_{i=1}^{n}\overline{x}^2=n\overline{x}^2 \]

Et \(\sum x_i=n\overline{x}\), donc :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2=\sum_{i=1}^{n}x_i^2-n\overline{x}^2 \]
Difficile 15

Énoncé : On considère les \(n\) premiers entiers non nuls : \(x_i = i\) pour \(i\) allant de 1 à \(n\). Calculer la somme des carrés des écarts à la moyenne \(\sum_{i=1}^{n}(i-\overline{x})^2\).
On rappelle que : \(\sum_{i=1}^{n}i^2 = \frac{n(n+1)(2n+1)}{6}\)

Correction détaillée :

On calcule d'abord la moyenne des \(n\) premiers entiers :

\[ \overline{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}i = \frac{1}{n} \times \frac{n(n+1)}{2} = \frac{n+1}{2} \]

D'après l'exercice 14 (formule de Koenig-Huygens), on sait que :

\[ \sum_{i=1}^{n}(i-\overline{x})^2 = \sum_{i=1}^{n}i^2 - n\overline{x}^2 \]

On remplace les termes par leurs expressions respectives :

\[ \sum_{i=1}^{n}(i-\overline{x})^2 = \frac{n(n+1)(2n+1)}{6} - n\left(\frac{n+1}{2}\right)^2 \]

On factorise par le terme commun \(n(n+1)\) :

\[ = n(n+1)\left( \frac{2n+1}{6} - \frac{n+1}{4} \right) \]

On met au même dénominateur (12) à l'intérieur de la parenthèse :

\[ = n(n+1)\left( \frac{2 \times (2n+1) - 3 \times (n+1)}{12} \right) \]

On développe et on simplifie le numérateur (\(4n + 2 - 3n - 3 = n - 1\)) :

\[ = n(n+1)\left( \frac{n-1}{12} \right) \]

Ce qui donne le résultat final (qui sert notamment à calculer la variance des \(n\) premiers entiers) :

\[ \sum_{i=1}^{n}(i-\overline{x})^2 = \frac{n(n^2-1)}{12} \]
Difficile 16

Énoncé : montrer que \(\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})=\sum_{i=1}^{n}x_i(y_i-\overline{y})\).

Correction détaillée :

On développe en distribuant uniquement le terme \((x_i-\overline{x})\) :

\[ (x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y}) = x_i(y_i-\overline{y}) - \overline{x}(y_i-\overline{y}) \]

On passe à la somme sur les deux termes :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y}) = \sum_{i=1}^{n}x_i(y_i-\overline{y}) - \sum_{i=1}^{n}\overline{x}(y_i-\overline{y}) \]

On sort la constante \(\overline{x}\) de la deuxième somme :

\[ \sum_{i=1}^{n}\overline{x}(y_i-\overline{y}) = \overline{x}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\overline{y}) \]

Or, la somme des écarts à la moyenne est nulle : \(\sum_{i=1}^{n}(y_i-\overline{y}) = 0\).

Le deuxième terme disparaît, et il reste l'identité cherchée :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y}) = \sum_{i=1}^{n}x_i(y_i-\overline{y}) \]
Difficile 17

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{n}\left(\frac{1}{i} - \frac{1}{i+1}\right)\).

Correction détaillée :

Il s'agit d'une somme télescopique. Écrivons les premiers et les derniers termes :

\[ \sum_{i=1}^{n}\left(\frac{1}{i} - \frac{1}{i+1}\right)=\left(\frac{1}{1}-\frac{1}{2}\right) + \left(\frac{1}{2}-\frac{1}{3}\right) + \dots + \left(\frac{1}{n}-\frac{1}{n+1}\right) \]

Tous les termes intermédiaires s'annulent deux à deux.

Il ne reste que le premier terme et le tout dernier :

\[ \sum_{i=1}^{n}\left(\frac{1}{i} - \frac{1}{i+1}\right) = 1 - \frac{1}{n+1} \]
Difficile 18

Énoncé : en posant \(j = i-1\), réécrire \(\sum_{i=2}^{n+1}(2i-3)\).

Correction détaillée :

On effectue un changement d'indice. Si \(j = i-1\), alors \(i = j+1\).

Les bornes changent : quand \(i=2\), \(j=1\). Quand \(i=n+1\), \(j=n\).

\[ \sum_{i=2}^{n+1}(2i-3) = \sum_{j=1}^{n}\left(2(j+1)-3\right) \]

On développe et on simplifie le terme général :

\[ 2(j+1)-3 = 2j+2-3 = 2j-1 \]

Donc la somme devient :

\[ \sum_{i=2}^{n+1}(2i-3) =\sum_{j=1}^{n}(2j-1) \]
Difficile 19

Énoncé : calculer \(\sum_{i=1}^{n}(2x_i + \overline{x})\).

Correction détaillée :

Par linéarité, on sépare la somme en deux :

\[ \sum_{i=1}^{n}(2x_i + \overline{x}) = 2\sum_{i=1}^{n}x_i + \sum_{i=1}^{n}\overline{x} \]

On sait que \(\sum_{i=1}^{n}x_i = n\overline{x}\) et que \(\overline{x}\) est une constante, donc \(\sum_{i=1}^{n}\overline{x} = n\overline{x}\).

On remplace dans l'expression globale :

\[ \sum_{i=1}^{n}(2x_i + \overline{x}) =2(n\overline{x}) + n\overline{x} = 3n\overline{x} \]
Difficile 20

Énoncé : simplifier \(\sum_{i=1}^{n}\ln\left(\frac{i+1}{i}\right)\).

Correction détaillée :

On utilise la propriété fondamentale des logarithmes \(\ln\left(\frac{a}{b}\right) = \ln(a) - \ln(b)\) :

\[ \sum_{i=1}^{n}\ln\left(\frac{i+1}{i}\right) = \sum_{i=1}^{n}\bigl(\ln(i+1) - \ln(i)\bigr) \]

On reconnaît une somme télescopique qu'on écrit terme à terme :

\[ \sum_{i=1}^{n}\ln\left(\frac{i+1}{i}\right) =(\ln(2)-\ln(1)) + (\ln(3)-\ln(2)) + \dots + (\ln(n+1)-\ln(n)) \]

Tous les termes s'annulent sauf le dernier et le premier. De plus, \(\ln(1)=0\). Donc :

\[ \sum_{i=1}^{n}\ln\left(\frac{i+1}{i}\right) =\ln(n+1) - \ln(1) = \ln(n+1) \]
Difficile 21

Énoncé : développer \(\sum_{i=1}^{n}(x_i - a)^2\) et montrer que cette somme est minimale pour \(a = \overline{x}\).

Correction détaillée :

On développe le carré :

\[ \sum_{i=1}^{n}(x_i^2 - 2ax_i + a^2) \]

On sépare les sommes par linéarité :

\[ \sum_{i=1}^{n}x_i^2 - 2a\sum_{i=1}^{n}x_i + na^2 \]

Comme \(\sum_{i=1}^{n}x_i = n\overline{x}\), l'expression devient une fonction de \(a\) (un trinôme du second degré) :

\[ f(a) = na^2 - 2n\overline{x}a + \sum_{i=1}^{n}x_i^2 \]

Le minimum d'un trinôme \(Aa^2 + Ba + C\) est atteint au sommet de la parabole pour \(a = \frac{-B}{2A}\). Ici, \(A = n\) et \(B = -2n\overline{x}\), donc le minimum est en :

\[ a = \frac{2n\overline{x}}{2n} = \overline{x} \]

6. À retenir