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#Pour chaque sous-classe <math>C_i</math> la condition doit s'appliquer <math>rc=P(D \mid C_i)- P(D )\neq 0, </math> c'est à dire la probabilité de trouver dans le sous-groupe <math>C_i</math> une personne qui présente les symptômes, signes cliniques et éléments appartenant à l'ensemble <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\}</math>. Une partition causalement pertinente de ce type est dite '''homogène'''.

#Pour chaque sous-classe <math>C_i</math> la condition doit s'appliquer <math>rc=P(D \mid C_i)- P(D )\neq 0, </math> c'est à dire la probabilité de trouver dans le sous-groupe <math>C_i</math> une personne qui présente les symptômes, signes cliniques et éléments appartenant à l'ensemble <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\}</math>. Une partition causalement pertinente de ce type est dite '''homogène'''.

#Each subset <math>C_i</math> must be 'elementary', i.e. it must not be further divided into other subsets, because if these existed they would have no causal relevance.

#Chaque sous-ensemble <math>C_i</math> doit être « élémentaire », c'est-à-dire qu'il ne doit pas être divisé en d'autres sous-ensembles, car s'ils existaient, ils n'auraient aucune pertinence causale.

Now let us assume, for example, that the population sample <math>n</math>, to which our good patient Mary Poppins belongs, is a category of subjects aged 20 to 70. We also assume that in this population we have those who present the elements belonging to the data set <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> which correspond to the laboratory tests mentioned above and precisa in '[[The logic of classical language]]'.

Now let us assume, for example, that the population sample <math>n</math>, to which our good patient Mary Poppins belongs, is a category of subjects aged 20 to 70. We also assume that in this population we have those who present the elements belonging to the data set <math>D=\{\delta_1,.....\delta_n\}</math> which correspond to the laboratory tests mentioned above and precisa in '[[The logic of classical language]]'.