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这里，X是因变量，Y是果变量，[math]do(X\sim U)[/math]表示对因变量X进行[[do干预]]，将X的分布变为均匀分布，P代表X到Y的因果机制，它是一个概率转移矩阵，即[math]p_{ij}\euiv Pr(Y=j|X=i)[/math]。在这一干预下，同时假设X到Y的因果机制P保持不变，那么，Y就会间接地受到X的do干预的影响而发生变化。则EI度量的是经过干预后的X和Y之间的互信息。

这里，X是因变量，Y是果变量，[math]do(X\sim U)[/math]表示对因变量X进行[[do干预]]，将X的分布变为均匀分布，P代表X到Y的因果机制，它是一个概率转移矩阵，即[math]p_{ij}\equiv Pr(Y=j|X=i)[/math]。在这一干预下，同时假设X到Y的因果机制P保持不变，那么，Y就会间接地受到X的do干预的影响而发生变化。则EI度量的是经过干预后的X和Y之间的互信息。

之所以引入do操作，目的是为了消除数据X的分布对EI的影响，以使得最后的EI度量仅仅是因果机制f的函数，而与数据X无关。

之所以引入do操作，目的是为了消除数据X的分布对EI的影响，以使得最后的EI度量仅仅是因果机制f的函数，而与数据X无关。