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Escala del cociente de momentos para una distribución de probabilidad discreta

El problema

Dejemos que $\{p_i \}_{0 \leq i \leq n}$ sea una probabilidad discreta sobre un conjunto de números positivos $\{a_i \}_{0 \leq i \leq n}$ (con $\forall i:p_i \geq 0 \text{ and } a_i \geq 0 $ et $\sum_{i=0}^{n} p_i =1$ ).
Estoy bastante convencido, desde el punto de vista de mi aplicación (ver más abajo), de que si escalo el elemento más grande $a_k$ de mi conjunto de la siguiente manera: $$a_k \to \lambda a_k \text{ with } \lambda > 1$$ entonces la relación entre el segundo momento y el cuadrado del primero $$ \frac{\langle X^2 \rangle}{\langle X \rangle^2}= \frac{\sum_{i=0}^{n}p_i a_i^2}{\left( \sum_{i=0}^{n}p_i a_i \right)^2 }$$ debería aumentar.

Lo que he probado

He escrito $$ \frac{\sum_{i=0}^{n}p_i a_i^2}{\left( \sum_{i=0}^{n}p_i a_i \right)^2 } = \frac{\sum_{i\neq k}p_i a_i^2+p_k a_k^2}{ \sum_{i,j \neq k}p_i p_j a_i a_j + 2 p_k a_k \sum_{i \neq k}p_i a_i + p_k^2 a_k^2}$$ Luego escribí mi suposición de que esta relación es creciente al reescalar $a_k$ : $$ \frac{\sum_{i\neq k}p_i a_i^2+p_k \lambda^2 a_k^2}{ \sum_{i,j \neq k}p_i p_j a_i a_j + 2 p_k \lambda a_k \sum_{i \neq k}p_i a_i + p_k^2 \lambda^2 a_k^2} > \frac{\sum_{i\neq k}p_i a_i^2+p_k a_k^2}{ \sum_{i,j \neq k}p_i p_j a_i a_j + 2 p_k a_k \sum_{i \neq k}p_i a_i + p_k^2 a_k^2}$$ Después de un poco de reorganización algebraica, terminé con: $$ \sum_{i\neq k}p_i a_i^2 \left(2 \sum_{i\neq k}p_i a_i + p_k a_k \right) + a_k \left( \sum_{i,j \neq k}p_i p_j a_i a_j \right) (\lambda^2 - 1) + \lambda^2 \left( p_k a_k \sum_{i\neq k}p_i a_i (a_k - a_i) \right) + 2 \lambda \sum_{i\neq k}p_i a_i \left( \sum_{i\neq k}p_i a_k^2-\sum_{i\neq k}p_i a_i^2 \right) + \sum_{i\neq k}p_i a_i a_k^2 \lambda \left( \lambda p_k - 2 \right) > 0$$ Me parecen bien todos los términos menos el último, que sólo es positivo bajo ciertas limitaciones que no quiero.
¿Estoy yendo por el camino equivocado en esto? ¿O es que no veo lo evidente?


La aplicación

En la química/física de los polímeros, $\frac{\langle X^2 \rangle}{\langle X \rangle}$ se llama la media del peso y $\langle X \rangle$ la media de los números. Siempre se afirma que tener más cadenas largas aumenta la media del peso más de lo que aumenta la media del número y quería entender eso para un ejemplo sencillo (intuitivamente, suena muy convincente, pero quiero mostrarlo formalmente para un caso sencillo).

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sometempname Puntos 321

Se puede suponer sin pérdida de generalidad que $a_n$ es el elemento más grande. Entonces, tenemos claramente $$a_n \sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i \ge \sum_{i=0}^{n-1} a_i^2 p_i.$$ Escribe $$f(\lambda) = \frac{\sum_{i=0}^{n-1} a_i^2 p_i + \lambda^2 a_n^2 p_n}{\left(\sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i + \lambda a_n p_n\right)^2}, $$ y observe que

\begin{align} f^\prime(\lambda) & = \frac{2 \lambda a_n^2 p_n \left(\sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i + \lambda a_n p_n\right)^2 - \left( \sum_{i=0}^{n-1} a_i^2 p_i + \lambda^2 a_n^2 p_n \right) 2 \left(\sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i + \lambda a_n p_n \right) a_n p_n }{\left(\sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i + \lambda a_n p_n\right)^4}\\ & = \frac{2 \lambda a_n^2 p_n \left(\sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i + \lambda a_n p_n\right) - \left( \sum_{i=0}^{n-1} a_i^2 p_i + \lambda^2 a_n^2 p_n \right) 2 a_n p_n }{\left(\sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i + \lambda a_n p_n\right)^3}\\ & = \frac{2 \lambda a_n^2 p_n \left(\sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i + \lambda a_n p_n\right) - \left( \sum_{i=0}^{n-1} a_i^2 p_i + \lambda^2 a_n^2 p_n \right) 2 a_n p_n }{\left(\sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i + \lambda a_n p_n\right)^3}\\ & = \frac{2 a_n p_n \left( \lambda a_n \sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i - \sum_{i=0}^{n-1} a_i^2 p_i \right)}{\left(\sum_{i=0}^{n-1} a_i p_i + \lambda a_n p_n\right)^3}. \end{align} Por la observación inicial, y el hecho de que $\lambda > 1$ vemos que $f^\prime(\lambda) > 0$ Así que $f(\lambda)$ está aumentando.

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