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& complette lorfque js=-j, e' eft-a-dire , nulle qunnd 

 X = n p — r , & complette quand x = n p -i- s , on aura 

 la qu?ntite 



i^ — - ((np^sy-hP ((«-i)p+i)" -f- Q ((/z-4)p-+-j)'"-»- &C. 

 *.2.3...in\ ^ ' 



I.J.3...in^.i\ I >- • 



- (w/5-r)"-^'-P'.((A--i);;-/-)"+'-Q'((«-4)f-'-)""*"~&C- ) 



i i.i.3...in-H\ 



laquelie exprimera la probabilite que T erreur moyenne 

 de H obfervations foit comprife entre les limites r,&.— jj ; 

 au refte il faudra toujours fe fouvenir que les feries prd- 

 cedentes ne doivent erre continuees que jufqu' a ce que 

 ■quelques unes des quanrit^s qui fpnt elevees aux puiflan- 

 ces 1 /2 , 2 /J -t- I &c. deviennent negatives. 



Remarque. 

 43. L' hypothefe du dernier exemple paroit la plus fim- 

 ple & la plus naturelle qu' on puilTe imuginer ; 11 eft vrai 

 que celle du probleme 8. paroit encore plus iimple, puifqu'on 

 y fuppofe que la facilite des erreurs x S>c ~ x foit repre- 

 fentee par p " x , p etant la plus grande valeur poifible 

 de jc , c' elt-a-dire , la limite des erreurs tant poiinves que 

 negatives ; mais ceite hypothefe a 1' inconvenient que la 

 loi de continuite n' y elt pas obiervee en paffant des er- 

 reurs politives , aux negatives ; c'ell pourquoi , fi on vou- 

 loit y appliquer la methode du prob. prec. , il faudroit en 

 fajidnt J = K {p - x) prendre d' abord 1' integrale de 



