Как было показано ранее, при последовательном расчете условных вероятностей по результатам обследования N объектов выборки, используемые для определения каждой следующей вероятности, уменьшаются, что снижает точность вычислений.

Если вероятности наблюдения комплексов определять экспериментально путем деления наблюдаемых количеств объектов с конкретным набором признаков на постоянное количество обследованных объектов N, то в соответствии с формулой (3.20) точность определения вероятностей наблюдения комплекса признаков при большом объеме выборки будет такая же, как и при расчете вероятностей по формуле Байеса. При относительно небольших объемах выборок анализируемых автомобилей экспериментальное определение вероятности комплексов будет более точным, так как в этом случае при расчете вероятности всегда используется постоянная (не уменьшающаяся) величина объема выборки N. 

Что касается, способа прямого экспериментального определения вероятности наблюдения комплекса признаков при разработке системы диагностирования можно считать предпочтительным также потому, что нас интересуют наиболее вероятные диагнозы, а рассмотренный численный пример демонстрирует, что чем больше вероятность, тем выше точность ее определения по результатам обследования ограниченной по объему выборки объектов.

Теоретически возможное количество комплексов

По результатам расчетов можно выстроить все m диагнозов в порядке уменьшения вероятности их выявления и в соответствии с этим порядком производить устранение неисправностей и скрытых отказов, начиная с наиболее вероятного диагноза.

Разрабатывая систему диагностирования, мы не всегда заранее точно знаем, сколько диагнозов (видов неисправностей) может иметь объект. Кроме того, нас не обязательно интересуют все состояния объекта, а исправные объекты также могут демонстрировать признаки, которые хотя бы частично входят в комплексы признаков интересующих нас диагнозов.