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s'agit essentiellement de reconnaître si les différences données 

 par diverses statistiques sont significatives ou si, au contraire, 

 elles se sont produites fortuitement sous la seule influence du 

 hasard. 



M. C. Cailler explique l'attitude qu'observent les mathémati- 

 ciens à l'endroit des problèmes relatifs à la probabilité des cau- 

 ses, analogues à ceux que vient de poser M. Claparède sur la 

 différence des moyennes. Un facteur auquel la théorie attribue 

 une grande importance est volontiers passé sous silence par les 

 statisticiens dans les applications qu'il font du calcul des proba- 

 bilités. Ce facteur est celui que les mathématiciens appellent la 

 probabilité a priori ; il correspond aux conditions particulières 

 à chaque statistique, et il mesure la fréquence des causes auxquelles 

 peut être attribué un certain effet, quand ces causes se dévelop- 

 pent dans le temps en produisant non seulement le dit effet, mais 

 encore tous ceux dont elles sont capables. Par une série d'exem- 

 ples appropriés, M. Cailler montre l'importance de l'élément 

 a priori pour l'évaluation correcte des probabilités a posteriori. 

 L'intervention nécessaire de ce facteur, le plus souvent inconnu 

 au début d'une statistique, ne permet pas de donner une valeur 

 numérique exacte pour la probabilité intrinsèque correspondant 

 à l'événement observé. Un processus d'extinction de l'élément 

 a priori fait d'ailleurs que l'incertitude diminue lentement, à 

 mesure que l'expérience se prolonge. Si elle a duré suffisamment 

 longtemps, peu importe le point de départ posé arbitrairement au 

 début; il devient inopérant en regard des faits nouveaux accu- 

 mulés par l'observation. 



Toutes ces circonstances devront être pesées pour apprécier 

 sainement la signification des différences relevées entre les moyen- 

 nes de deux matériels d'expériences plus ou moins similaires. Ce 

 sera au bon sens, plus souvent qu'au calcul, à prononcer en der- 

 nier ressort. 



