更改

其中 <math>E[\cdot ]</math> 表示对误差项的期望，这些效应有如下一些解释：

其中 <math>E[\cdot ]</math> 表示对误差项的期望，这些效应有如下一些解释：

- <math>TE</math> 表示的 <math>X</math>对 <math>Y</math>的总体因果效应。

- <math>TE</math> 表示的 <math>X</math>对 <math>Y</math>的总体因果效应。

- <math>CDE</math> 表示在某个条件 <math>M=m</math>下，<math>X<math>对 <math>Y</math>的因果效应。

- <math>CDE</math> 表示在某个条件 <math>M=m</math>下，<math>X</math>对 <math>Y</math>的因果效应。

- <math>NDE</math> 表示  <math>X<math>对 <math>Y</math>的直接产生的因果效应。

- <math>NDE</math> 表示  <math>X</math>对 <math>Y</math>的直接产生的因果效应。

- <math>NIE</math>表示  <math>X<math>对 <math>Y</math>的通过中介变量 <math>M</math>产生的因果效应。

- <math>NIE</math>表示  <math>X</math>对 <math>Y</math>的通过中介变量 <math>M</math>产生的因果效应。

- 对于解释 <math>X</math>和 <math>Y<math>之间的效应，两个效应的差<math>TE-NDE</math> 度量的是中介变量在何种程度上是必要的。而 <math>NIE</math> 度量的是引入中介变量在充分性。

- 对于解释 <math>X</math>和 <math>Y</math>之间的效应，两个效应的差<math>TE-NDE</math> 度量的是中介变量在何种程度上是必要的。而 <math>NIE</math> 度量的是引入中介变量在充分性。

间接效应的受控版本并不存在，因为没有办法通过将一个变量固定到一个常量来屏蔽直接效应。

间接效应的受控版本并不存在，因为没有办法通过将一个变量固定到一个常量来屏蔽直接效应。

根据这些定义，总体效应可以如下分解

根据这些定义，总体效应可以如下分解

<math>TE=NDE-NIE_{r}</math>

<math>TE=NDE-NIE_{r}</math>

其中 <math>NIE_r</math>表示在 <math>NIE</math> 的定义中进行 <math>X = 1<math> 到 <math>X = 0</math>的反向转换；线性系统中总体效应等于直接效应与间接效应之和，即负的反转间接效应等于间接效应 <math>-NIE_r = NIE</math>。这些定义的力量在于它们的普适性；它们适用于具有任意非线性相互作用，任意干扰之间的依赖关系，以及连续变量和离散变量的模型。

其中 <math>NIE_r</math>表示在 <math>NIE</math> 的定义中进行 <math>X = 1</math> 到 <math>X = 0</math>的反向转换；线性系统中总体效应等于直接效应与间接效应之和，即负的反转间接效应等于间接效应 <math>-NIE_r = NIE</math>。这些定义的力量在于它们的普适性；它们适用于具有任意非线性相互作用，任意干扰之间的依赖关系，以及连续变量和离散变量的模型。

===中介效应公式===

===中介效应公式===