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The logic of probabilistic language/it (view source)
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Per chiarire meglio questo concetto torniamo all'esempio di Mary Poppins. Un medico, avendo sentito i suoi sintomi potrà dire che:
Per chiarire meglio questo concetto torniamo all'esempio di Mary Poppins. Un medico, avendo sentito i suoi sintomi potrà dire che:
#Mary Poppins è probabilmente affetta da DTM (Mary Poppins è più probabile che sia affetta da DTM che da DOF neuropatico. (termine comparativo: numero dei casi diagnosticati di DTM rispetto a quelli DOF).).
#Mary Poppins è probabilmente affetta da DTM ((termine qualitativo).).
#La probabilità che Mary Poppins sia affetta da DTM è dello 0,15 (termine quantitativo, rispetto alla popolazione). (comparative term: number of diagnosed cases of TMDs versus <sub>n</sub>OP.
#La probabilità che Mary Poppins sia affetta da DTM è dello 0,15 (termine quantitativo, rispetto alla popolazione). (comparative term: number of diagnosed cases of TMDs versus <sub>n</sub>OP.
#The probability that Mary Poppins has TMDs is 0.15 (quantitative term, relative to the population).
#The probability that Mary Poppins has TMDs is 0.15 (quantitative term, relative to the population).