}}
Байесовские сети представляют совместное распределение с помощью цепного правила Цепное правило для Байесовских сетей: <math>\mathrm P(X_1, \ldots, X_n) = \prod_{i=1}^n \mathrm P(X_i \mid \operatorname{parents}(X_i)).</math> == Пример ==Оценка студента (A, B, C) зависит от его интеллекта и сложности курса (лёгкий, сложный). Студент просит у преподавателя рекомендательное письмо, предположим, что преподаватель может написать плохое или хорошее письмо в зависимости от оценки студента. Также студент сдаёт экзамен для поступления в колледж (SAT), результаты экзамена не зависят от письма преподавателя, оценки за его курс и сложности курса. Представление этой модели в Байесовской сети представлено на рисунке ниже. С помощью цепного правила рассчитаем вероятность того, что умный студент получает B по лёгкому курсу, высокий балл по SAT и плохое рекомендательное письмо: <math> P(i1, d0, g2, s1, l0) = P(i1)P(d0)P(g2 | i1, d0)P(s1 | i1)P(l0 | g2) = 0.3*0.6*0.08*0.8*0.4 = 0.004608.</math>
