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→充分性的形式化
<math>\begin{aligned}H(e\mid c)=\sum_{e\in E}P(e\mid c)\log_2\frac{1}{P(e\mid c)}\end{aligned} </math>
<math>\begin{aligned}H(e\mid c)=\sum_{e\in E}P(e\mid c)\log_2\frac{1}{P(e\mid c)}\end{aligned} </math>
因此，我们将原因<math>c</math>的确定性定义为<math>log_2n - H (e | c) </math>。我们将它做归一化处理，可以创建一个确定性系数<math>det </math>，对于给定的原因，该系数的范围与充分性一样，在 0（完全随机）和 1（完全确定性）之间，公式为:
因此，我们将原因<math>c</math>的确定性定义为<math>\log_2n - H (e | c) </math>。我们将它做归一化处理，可以创建一个确定性系数<math>det </math>，对于给定的原因，该系数的范围与充分性一样，在 0（完全随机）和 1（完全确定性）之间，公式为:
<math>det(c)=1-\frac{H(e\mid c)}{\log_2n} </math>
<math>det(c)=1-\frac{H(e\mid c)}{\log_2n} </math>