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→David Hume的恒常连结
我们利用了这样一个事实：<math>P(e\mid c)</math>可以分解为两个加权和，即<math>c</math>和<math>C\c</math>。按照其他人的命名法<ref>Branden Fitelson and Christopher Hitchcock. Probabilistic Measures of Causal Strength. ''Causality in the Sciences'',
我们利用了这样一个事实：<math>P(e\mid c)</math>可以分解为两个加权和，即<math>c</math>和<math>C\c</math>。按照其他人的命名法<ref>Branden Fitelson and Christopher Hitchcock. Probabilistic Measures of Causal Strength. ''Causality in the Sciences'',
January 2010.</ref>，我们将其称为因果强度的“高尔顿测度（Galton measure）”，因为它与生物学中性状遗传的形式非常相似，也是统计协方差的一种形式：
January 2010.</ref>，我们将其称为因果强度的“高尔顿测度（Galton measure）”，因为它与生物学中性状遗传的形式非常相似，也是统计协方差的一种形式，最后得到David Hume的恒常连结形式化公式：
<math>CS_{Galton}(e,c)=P(c)P(C\backslash c)[P(e\mid c)-P(e\mid C\backslash c)]</math>
<math>CS_{Galton}(e,c)=P(c)P(C\backslash c)[P(e\mid c)-P(e\mid C\backslash c)]</math>