"কন্ডিশনিং" সম্ভাবনা তত্ত্বের একটি শব্দ: https://en.wikedia.org/wiki/Conditional_probability
সি-তে শর্তযুক্ত হওয়ার অর্থ হল যে আমরা কেবল সেই ক্ষেত্রে সন্ধান করছি যেখানে সি সত্য। "সুস্পষ্টভাবে" এর অর্থ হ'ল আমরা এই সীমাবদ্ধতাটিকে সুস্পষ্ট করে তুলছি না, কখনও কখনও এটি করার বিষয়ে সচেতনও না।
বিন্দুটির অর্থ হ'ল, যখন এ এবং বি উভয়ই সি সৃষ্টি করে, সি ক্ষেত্রে সত্যিকারের ক্ষেত্রে এ এবং বি এর মধ্যে একটি সম্পর্ককে পর্যবেক্ষণ করে, এর অর্থ এই নয় যে এ এবং বি এর মধ্যে একটি সত্যিকারের সম্পর্ক রয়েছে এটি কেবল সি-তে কন্ডিশনার রয়েছে (সম্ভবত অনিচ্ছাকৃতভাবে) যে একটি কৃত্রিম সম্পর্ক তৈরি করে।
একটি উদাহরণ নেওয়া যাক।
একটি দেশে পুরোপুরি স্বতন্ত্রভাবে ঠিক দুটি ধরণের রোগ রয়েছে। এটিকে কল করুন: "ব্যক্তির প্রথম রোগ আছে", বি: "ব্যক্তির দ্বিতীয় রোগ রয়েছে"। ধরুন , পি ( বি ) = 0.1 ।P(A)=0.1P(B)=0.1
এখন এই রোগগুলির মধ্যে যে কোনও ব্যক্তি যিনি ডাক্তারকে দেখতে যান এবং কেবল তখনই। সি কল করুন: "ব্যক্তি ডাক্তারের সাথে দেখা করতে যায়"। আমাদের ।C=A or B
এখন কয়েকটি সম্ভাব্যতা গণনা করা যাক:
- P(C)=0.19
- P(A|C)=P(B|C)=0.10.19≈0.53
- P(A and B|C)=0.010.19≈0.053
- P(A|C)P(B|C)≈0.28
স্পষ্টতই, সি, এবং বিতে শর্তযুক্ত যখন স্বাধীন হওয়া থেকে খুব দূরে। বাস্তবিক, সি তে নিয়ন্ত্রিত, এন ণ টি একটি "কারন" বলে মনে হয় বি ।ABnotAB
যদি আপনি এমন কোনও ব্যক্তির তালিকা ব্যবহার করেন যাঁরা তাদের চিকিত্সক (গুলি) দ্বারা বিশ্লেষণের জন্য ডেটা উত্স হিসাবে রেকর্ড করেছেন, তবে মনে হয় ও বি রোগের মধ্যে দৃ corre় সম্পর্ক রয়েছে । আপনার ডেটা উত্সটি আসলে কন্ডিশনার হওয়ার বিষয়টি সম্পর্কে আপনি সচেতন হতে পারবেন না। একে "নির্বাচন পক্ষপাত "ও বলা হয়।AB