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#Para cada subclasse <math>C_i</math> a condição deve ser aplicada <math>rc=P(D \mid C_i)- P(D )\neq 0, </math> ou seja, a probabilidade de encontrar no subgrupo <math>C_i</math> uma pessoa que apresenta os sintomas, sinais clínicos e elementos pertencentes ao conjunto <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\}</math>. Uma partição causalmente relevante deste tipo é considerada '' 'homogênea' ''.

#Para cada subclasse <math>C_i</math> a condição deve ser aplicada <math>rc=P(D \mid C_i)- P(D )\neq 0, </math> ou seja, a probabilidade de encontrar no subgrupo <math>C_i</math> uma pessoa que apresenta os sintomas, sinais clínicos e elementos pertencentes ao conjunto <math>D=\{\delta_1,\delta_2,...,\delta_n\}</math>. Uma partição causalmente relevante deste tipo é considerada '' 'homogênea' ''.

#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.

#Cada subconjunto <math>C_i</math> deve ser 'elementar', ou seja, não deve ser dividido em outros subconjuntos, porque se eles existissem não teriam relevância causal.

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]]'.