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对于三变量情形<math>\mathbf{R}=\{R_{1},R_{2}\}</math>，式 (9) 给出
对于三变量情形<math>\mathbf{R}=\{R_{1},R_{2}\}</math>，式 (9) 给出
<math>I(S;R_{1})=\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\})+\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\}\{2\})</math>,<math>
<math>I(S;R_{1})=\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\})+\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\}\{2\})</math>,<math>
I(S;R_{1},R_{2}}=\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\})+\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{2\})+\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\}\{2\})+\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{12\})</math>。
I(S;R_{1},R_{2})=\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\})+\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{2\})+\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\}\{2\})+\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{12\})</math>。
这些关系可用部分信息图（PI-diagram）表示（图2），它展示了总信息如何分布到各种不同源组合上。与图1对比，可立即看出每个部分信息项的含义：
这些关系可用部分信息图（PI-diagram）表示（图2），它展示了总信息如何分布到各种不同源组合上。与图1对比，可立即看出每个部分信息项的含义：
冗余信息：由式 (8) 得 <math>\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\}\{2\})=I_{\min}(S;\{1\}\{2\})</math>，即 <math>R_{1} </math>与 <math>R_{2} </math>的冗余。唯一信息：<math>\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\})=I(S;R_{1})-I_{\min}(S;\{1\}\{2\})</math>，即 <math>R_{1} </math>的总信息减去冗余部分；对 <math>R_{2}</math>同理。协同信息：<math>\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{12\})</math> 表示 <math>R_{1}</math>与 <math>R_{2}</math>联合后多出来的那部分信息，即协同。
冗余信息：由式 (8) 得 <math>\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\}\{2\})=I_{\min}(S;\{1\}\{2\})</math>，即 <math>R_{1} </math>与 <math>R_{2} </math>的冗余。唯一信息：<math>\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{1\})=I(S;R_{1})-I_{\min}(S;\{1\}\{2\})</math>，即 <math>R_{1} </math>的总信息减去冗余部分；对 <math>R_{2}</math>同理。协同信息：<math>\Pi_{\mathbf{R}}(S;\{12\})</math> 表示 <math>R_{1}</math>与 <math>R_{2}</math>联合后多出来的那部分信息，即协同。