1. 통계적 유관성 접근(approach) (1) 가 선정되었을 경우의 사전확률 를 고려해서 적합한 준거 집합 를 선정한다. (2) 최초의 준거 집합 에 대한 ‘피설명항 분할(explanadum partition)'을 시행하며, 이 때 사용되는 속성이 이다. 이 분할은 우리의 관심이 되는 설명의 표본 공간을 정의한다. (3) 통계적으로 유관한 요소 를 도입해서 준거 집합을 상호 배타적이고 꽉 채우는 방식으로 인 부분 집합들로 분할한다. 이 때 속성 는 ‘설명항 분할’이 된다. (4) 우리는 다음과 같은 확률 관계들을 확인해야 한다. ◎ 사전확률 ◎ 사후확률 (5) 각각의 부분 집합 가 피설명항 분할 에 대해서 균질적이어야 한다. (6) 한계(marginal) 확률 를 통해서 ‘설명항 분할’에서의 부분 집..