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graphie, dans les sciences économiques etc., il sera necessaire de considérer s'il
n'est, peut être, pas possible d'admettre l'hypothèse de
l'homogénéité
ou au moins
de la
régularité.
Si les faits de l'expérience contredisent cette dernière hypothèse,
il ne sera pas possible en général de trouver les paramètres stochastiques de
notre fonction empirique, parceque le nombre des inconnues
depassera
alors le
nombre des équations.
3.
- Je vais énoncer maintenant quelques propositions sur les fonctions éven-
tueKes reguKères jusqu'à l'ordre 2.
Nous avons :
Ext
et Ex2 sont les fonctions continues de
t)
ExtXt+T
est la fonction continue de t et de T.
Alors il est aisé de montrer que les espérances mathématiques
E(xt+Z—Xt)
et
E(xt+T—Xt)2
convergent vers 0 avec x, d'où il suit immédiatement par le
raisonnement bien connu, que si la distance entre les ordonnées
Xt
et
Xt+T
est
assez petite, la probabilité que la valeur absolue de leur différence ne dépassera
pas un nombre arbitrairement petit sera aussi près de l'unité qu'on veut.
C'est ce que j'appeKe la continuité stochastique.
La continuité stochastique devient une chose triviale quand notre fonction
est continue dans le sens ordinaire. Il est cependant intéressant qu'il est possible
de construire un exemple d'une fonction éventueKe qui dans certaines suppo-
sitions est continue dans le sens ordinaire, et dans d'autres suppositions n'est
continue que dans le sens stochastique. Dans le dernier cas nous pouvons faire
varier les conditions de telle manière que notre fonction, en restant toujours
stochastiquement continue, aura (et c'est avec la probabiKté 1) les points de
discontinuité dans le sens ordinaire dans chaque intervaKe si petit qu'on veut.
4.
- Pour ce qui suit, il est nécessaire d'introduire une lemme que j'appeKe
le criterium de la convergence stochastique.
Soit
Zn
une variable éventueKe dépendant d'un paramètre h. Soit
h>k>0.
Supposons que les espérances mathématiques
E(Zh—zk)
et
E(xjl—xk)2
conver-
gent
uniformément
vers 0 avec h. Dans ces conditions, l'existence d'une limite
stochastique de notre variable éventueKe
(zn)
est presque certaine. Autrement
dit si, les valeurs e et
#
étant aussi petites qu'on veut et h étant suffisamment
petit, nous écrivons l'inégalité
P\\zh-A\<e\>l-ê
la probabiKté de l'existence de A satisfaisant cette inégaKté sera égale à 1.
5.
- Revenons à notre fonction éventueKe
régulière
jusqu'à l'ordre 2 et cons-
truisons une somme que j'appelle
quasi-Riemannienne.
Décomposons un inter-