 हो आप इस में लाई रखानगे लेए तोगлушай सकतिर से वो सकतिपे कोगी अब आत इसोग नहीं ने से अगलें बचंगाजम दोञ्ट कर से कान जाए। आज बला जो मरा एरिया हो एक छोटा सा एरिया है, बआत यह तो भी लुग बिद मोर आदर एरियाज अप प्रोबिलिटीग, बढ़ यह तोटा सा की कोन्षेपत है, और इसका इंप्लिकेशन है, इसलिए भी गोंई तो दिसका सिना आप शमाल बिट, बढ़ इसको आब लिंक जी मुई, वेसेकिली हम देखना यह चार थे.. ऐक सर्टिम सर्क्मस्तान सेर्चिस में जब आमे एक पाबिलिटीग स्याटऊनी है, और पला समारे पस देटा आगर बड मिंवींमल गीवन है, तो यह न दार सर्क्मस्तान सेरचिस हाँ तु कलकूलेटीग. तो यह यह तेरम नेम्ड after the t-base के नाम से, कोगी ही was the one who originate this idea, तो ताई सब यह तेरम बेज तेरम बेज कहा जाता है, और यह स्तार्टिस अख्ष्यल मोडल्स में यूज तो रहा होगता. लोगिक क्या से द्राइव हो रहा है, कि इस में हमारे पास, इसकी आप को बहुत जाता detail knowledge नहीं चाहिये, again we are not going to be a statistician here, हम इसकी implication factor में, और इसका एक learning curve हमने बेल्ट करने, इसका पात क्या है, कि हम लो के रहे है, कि जी ease हमारे mutually exclusive or exhaustive events है, मडलग, when they are not overlapping with each other, और हमें conditional probabilities के तु हमें इसको root करें, so we have these structure जो इसको build up करें, और इसके हम अपना इस पामूले को drive देखने के how it is being drive, तु कैसे drive हो रहा है, that we just need to have a basic idea के यह कैसे पात एकजिस करता है, तु इसका जब हमने असको substitute कि आ, असके detic हो तो final figure we get it is this formula which gives us the relationship of the path, और इस में अगर हमारी जो एक अच्छी चीजी है के हमारे पस तिम्पल डेटा गेवन है, probability गेवन है, a key with respect to e1, तु वी आर एबल तु काम अप वेद the solution और इसका भी हमें जो डेटा डाल के कुछ figure करेंगे, तु then you will have a better idea how it is going to relate. A charter analyst choose any one of the 3 routes to go to work. उसके बात 3 paths है a, b and c. The probability that she reach arrives at time routes a, b, c are 50, 52 and 62 respectively. अनी के अपनी probabilities individual given है के reaching on time. If she is equally likely to choose any of the routes and arrives on time, अप उसके बात जोईस है, she can take any path. और अब तमारा कुछ्चन के है, calculate the probability that she choose route a. अब हमने ये बताने है, किसके क्या चांसे जैं के अगो ताईम पे आईई है, और उसने path a adopt की है, तो वो हमें देटा बहुत लिमितेद है, बत गिवन the fact we are going to use base formula to drive on it. तो सिलूशन मैं आई बस क्या आईगा, just अभी तो ये एक नमबर है, बत विल सी, how it is being calculated. तो this is the route, हम लोग ये देखना चारे है, के conditional probability का जो पात है, हो कैसे, मूब होता है through the base formula. परस you choose define the relevant event. लेड A the event choose route A. अगर वो A route करती है, B is the event choose route B, अद ये आम ने तीनो अप्ष्यन्स को दड़ाएफ कर लिया, last define T arrives on time to work, क्योंके अम ने गाता उसकी अपनी प्रोबिलिती जी देखना है, that is the probability that analyst arrives on time, given T-rhoose A. अब हमारा जो conditional चारे ते के वो ताईम पे पाच भी रही है, और उसने पात का लिया, A. तो ये हमें आप एक नमबर आगया, एक परसंटेज आगय के, based on the base formula, और हमारी जो रेखवार में ती, there is 30.9% chance that she has taken route A and reached on time. के एक अची तिप भी हमारे साथ है, के ये तब जादा उस होगा, when we have the time to work, तब जादा उस होगा, when we have the time to work, when we have to do some calculation, तो it can be presented by a good understanding of basic probability, में ने भी शुर में भी बात की थी, के इसको आप दारकली चाइत पडेंगे, तो थोड़ा आप लोस्पी होगे, हम आगे अगे अपनी खलासेज में, और आपके अदर करेखोलम पार्ट्स में,