数据最初是由Peter Hammer引入的，对数据的逻辑分析是一种方法，旨在计算逻辑上的理由，以将一组数据划分为两组观测值，通常称为正和负基。将此分区视为对部分定义的布尔函数的描述；然后处理数据以识别属性的子集，其值可用于表征正组对负基组的观测值。 LAD构成了经典统计学习技术的一种有趣的基于规则的学习替代方案，并具有许多实际应用。然而，根据数据实例的属性，组表征的计算可能是昂贵的。我们工作的一个主要目的是通过计算一些给定属性确实表征正组和负面组来提供一些\ emph {先验}的概率来提供有效的工具来加速计算。为此，我们根据我们对其上的信息提出了几种代表观测数据集的模型。这些模型及其允许我们计算的概率也有助于快速评估当前实际数据的某些属性；此外，它们可以帮助我们更好地分析和理解解决方法所遇到的计算困难。一旦建立了模型，计算概率的数学工具就会来自分析组合。它们使我们能够将所需的概率表示为生成函数系数的比率，然后提供其数值的快速计算。本文的另一个远程目标是表明，分析组合学的方法可以帮助分析LAD和相关领域中各种算法的性能。