1. Соответствие с данными: вероятностная модель должна хорошо описывать данные, на которых она будет применяться.

2. Простота: модель должна быть простой и понятной, чтобы ее можно было легко интерпретировать и использовать.

3. Объективность: модель должна быть объективной и не зависеть от субъективных предположений или предпочтений.

4. Гибкость: модель должна быть гибкой и способной адаптироваться к различным типам данных и ситуациям.

5. Подтверждение: модель должна иметь подтверждение в научных исследованиях и быть широко применяемой в практике.

6. Расчетная эффективность: модель должна быть эффективной с точки зрения вычислительных затрат и времени.

7. Стабильность: модель должна быть стабильной и не чувствительной к незначительным изменениям в данных.

8. Универсальность: модель должна быть применима к различным задачам и типам данных.

9. Удобство использования: модель должна быть удобной в использовании и иметь доступные инструменты для анализа и оценки результатов.

10. Предсказательная способность: модель должна иметь хорошую предсказательную способность и давать точные прогнозы.