মূল ধারণা:
শর্তযুক্ত সম্ভাবনা বোঝায় — কোনো একটি ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, যখন জানা যায় অন্য একটি ঘটনা ইতিমধ্যে ঘটেছে। 

এটি লেখা হয়:
\[P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)}\] 
যেখানে 
- \(P(A|B)\) = B ঘটার পর A ঘটার সম্ভাবনা 
- \(P(A \cap B)\) = A এবং B একসাথে ঘটার সম্ভাবনা 
- \(P(B)\) = B ঘটার সম্ভাবনা 
বাস্তব উদাহরণ:
ধরা যাক, 
- একজন ব্যক্তি ৮০% সময় ছাতা নেয় যখন বৃষ্টি হয় 
- এবং ৩০% সময় ছাতা নেয় যখন বৃষ্টি হয় না 
তাহলে, যদি জানা যায় আজ বৃষ্টি হচ্ছে, 
“ছাতা নেওয়ার শর্তযুক্ত সম্ভাবনা” হবে ৮০% 
শিক্ষার্থীদের জন্য শিক্ষণীয় দিক:
- শর্তযুক্ত সম্ভাবনা বাস্তব জীবনের সিদ্ধান্ত গ্রহণে গুরুত্বপূর্ণ 
- এটি মেডিকেল টেস্ট, আবহাওয়া পূর্বাভাস, এবং AI-র সিদ্ধান্তে ব্যবহৃত হয় 
- শিক্ষার্থীরা বুঝতে পারে কিভাবে তথ্য জানার পর সিদ্ধান্ত বদলায় 
উপসংহার:
শর্তযুক্ত সম্ভাবনা আমাদের শেখায় — ঘটনার প্রেক্ষিতে সম্ভাবনা কিভাবে পরিবর্তিত হয়। এটি উচ্চতর গণিতের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যা বাস্তব জীবনের অনেক সমস্যার বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়।