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考虑两个随机变量：[math]X[/math]和[math]Y[/math]，分别代表因变量（Cause Variable）和果变量（Effect Variable），并且假定它们的取值区间分别是[math]\mathcal{X}[/math]和[math]\mathcal{Y}[/math]。则[math]X[/math]到[math]Y[/math]的有效信息EI的定义为：

考虑两个随机变量：[math]X[/math]和[math]Y[/math]，分别代表因变量（Cause Variable）和果变量（Effect Variable），并且假定它们的取值区间分别是[math]\mathcal{X}[/math]和[math]\mathcal{Y}[/math]。则[math]X[/math]到[math]Y[/math]的有效信息EI的定义为：

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EI\equiv I(X:Y|do(X\sim U(\mathcal{X})))\equiv I(\tilde{X}:\tilde{Y})

EI\equiv I(X:Y|do(X\sim U(\mathcal{X})))\equiv I(\tilde{X}:\tilde{Y})

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这里，[math]do(X\sim U(\mathcal{X}))[/math]代表对[math]X[/math]实施[[do干预]](或称[[do操作]]），使其服从[math]\mathcal{X}[/math]上的均匀分布[math]U(\mathcal{X})[/math]，也即是[[最大熵分布]]。[math]\tilde{X}[/math]与[math]\tilde{Y}[/math]分别代表在经过[math]do[/math]干预后的[math]X[/math]和[math]Y[/math]变量，其中，

这里，[math]do(X\sim U(\mathcal{X}))[/math]代表对[math]X[/math]实施[[do干预]](或称[[do操作]]），使其服从[math]\mathcal{X}[/math]上的均匀分布[math]U(\mathcal{X})[/math]，也即是[[最大熵分布]]。[math]\tilde{X}[/math]与[math]\tilde{Y}[/math]分别代表在经过[math]do[/math]干预后的[math]X[/math]和[math]Y[/math]变量，其中，

也就是，经过干预后的变量[math]X[/math]与干预前的变量[math]\tilde{X}[/math]之间的最大区别就在于分布不同：[math]\tilde{X}[/math]服从[math]\mathcal{X}[/math]上的均匀分布，而[math]X[/math]则可能是任意的分布。这里[math]\#(\mathcal{X})[/math]代表集合[math]\mathcal{X}[/math]的基数。对于有限元素集合来说，这就是集合中元素的个数。

也就是，经过干预后的变量[math]X[/math]与干预前的变量[math]\tilde{X}[/math]之间的最大区别就在于分布不同：[math]\tilde{X}[/math]服从[math]\mathcal{X}[/math]上的均匀分布，而[math]X[/math]则可能是任意的分布。这里[math]\#(\mathcal{X})[/math]代表集合[math]\mathcal{X}[/math]的基数。对于有限元素集合来说，这就是集合中元素的个数。

按照[[Judea Pearl]]的理论，do算子实际上是切断了所有指向[math]X[/math]变量的因果箭头，同时保持从[math]X[/math]到[math]Y[/math]的因果机制保持不变。所谓的[[因果机制]]是指在给定[math]X[/math]取值[math]x\in \mathcal{X}[/math]的情况下，[math]Y[/math]在[math]\mathcal{Y}[/math]上取任意值[math]y\in \mathcal{Y}[/math]的条件概率：

按照[[Judea Pearl]]的理论，do算子实际上是切断了所有指向[math]X[/math]变量的因果箭头，同时保持其它因素，特别是从[math]X[/math]到[math]Y[/math]的因果机制保持不变。所谓的[[因果机制]]是指在给定[math]X[/math]取值[math]x\in \mathcal{X}[/math]的情况下，[math]Y[/math]在[math]\mathcal{Y}[/math]上取任意值[math]y\in \mathcal{Y}[/math]的条件概率：

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