// On suppose que $results est un tableau contenant l'historique de course d'un cheval sous la forme [position, nb_chevaux] pour chaque course.
function prior_prob($results) {
// On calcule la moyenne des positions d'arrivée
$mean = array_sum(array_column($results, 0)) / count($results);
// On calcule la variance des positions d'arrivée
$variance = array_sum(array_map(function($r) use ($mean) { return ($r[0] - $mean) ** 2; }, $results)) / count($results);
// On calcule l'écart-type des positions d'arrivée
$stddev = sqrt($variance);
// On calcule la probabilité a priori en utilisant une distribution normale centrée sur la moyenne et avec l'écart-type comme paramètre de dispersion
return 1 / (1 + exp(-($mean - 1) / $stddev));
}