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由于<math>W</math>可以通过<math>X</math>直接数据披露产生，故可以定义，<math>W</math>对于<math>X</math>有马尔可夫依赖。由于<math>Y</math>是从数据集<math>X</math>中变化产生，故<math>Y</math>对<math>X</math>也存在马尔可夫依赖。因此可以用，<math>p_{W|X}</math>和<math>p_{Y|X}</math>两个条件表示<math>W</math>对<math>X</math>，<math>Y</math>对<math>X</math>的映射关系。这样<math>W-X-Y</math>就可以构成一条马尔科夫链。
由于<math>W</math>可以通过<math>X</math>直接数据披露产生，故可以定义，<math>W</math>对于<math>X</math>有马尔可夫依赖。由于<math>Y</math>是从数据集<math>X</math>中变化产生，故<math>Y</math>对<math>X</math>也存在马尔可夫依赖。因此可以用，<math>p_{W|X}</math>和<math>p_{Y|X}</math>两个条件表示<math>W</math>对<math>X</math>，<math>Y</math>对<math>X</math>的映射关系。这样<math>W-X-Y</math>就可以构成一条马尔科夫链。
=== 中间量与数据集个体数据的独立性 ===
是中间量关于数据集的映射，表示由于是从数据集采中变化产生。由于中间量可推理出数据分析想要的结果，但不会暴露个体信息的隐私，故我们需要定义，<math>\upmodels</math>表示相互独立，在信息论中可以用互信息为0表示，即。