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¿Demasiados anuncios?Suponiendo que $a,b>0$ obtenemos
$a^a.b^b\ge \left(\frac{a+b}2\right)^{(a+b)}$ $\Leftrightarrow$
$a\log a+b\log b \ge (a+b)\log\left(\frac{a+b}2\right)$ $\Leftrightarrow$
$\frac{a\log a+b\log b}2 \ge \frac{a+b}2\log\left(\frac{a+b}2\right)$
La última desigualdad es verdad si $f(x)=x\log x$ es convexo para $x>0$, lo cual es cierto, desde el derivado $f'(x)=\log x+1$ en aumento. (La desigualdad pasada tiene la forma $\frac{f(a)+f(b)}2 \ge f\left(\frac{a+b}2\right)$.)
Si $a\ne b$ obtenemos la desigualdad terminante desde $f(x)$ es estrictamente convexa (estrictamente es aumento de $f'(x)$).
Su desigualdad es equivalente a $$ \left(\frac{a}{a+b}\right)^a \left(\frac{b}{a+b}\right)^b > \left(\frac{1}{2}\right)^{a+b}. $$
Deje $p = a/(a+b)$. A continuación, $1/2 < p < 1$ y la desigualdad es $$ p^a (1-p)^b > (1/2)^{a+b}. $$ Supongamos que (wlog) que $a,b$ son enteros. Definir $f(q) = q^a (1-q)^b$, la probabilidad de que una moneda con la tendencia de $q$ surge $a$ los tiempos de "cabeza" y $b$ los tiempos de "colas". La desigualdad de $f(p) > f(1/2)$ puede ser generalizado a $$ \frac{a}{a+b} = \operatorname*{argmax}_{q \in [0,1]} f(q). $$ Esto indica que la estimación por Máxima Verosimilitud de $q$$a/(a+b)$.
Si no te gusta el hecho de que $a,b$ deben ser interpretados como números enteros, se puede considerar el equivalente a la desigualdad $$ g(p) > g(1/2), \quad g(q) = q^p (1-q)^{1-p}. $$ Esto tiene la misma interpretación. Por otra parte, el "registro de razón de verosimilitud" $$\log \frac{g(p)}{g(1/2)}$$ is exactly equal to the Kullback-Leibler divergence between a $p$sesgada de la moneda y una feria de la moneda. De no negatividad de la última es equivalente a la desigualdad.