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→David Hume的恒常连结
<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>
=== Eells 的因果关系度量是概率提升 ===
Ellery Eells提出<ref>Ellery Eells. ''Probabilistic Causality''. Cambridge University Press, 1991.</ref>，<math>c</math>成为<math>e</math>的原因的一个条件是，<math>c</math>存在时<math>e</math>发生的概率必须高于其不存在时<math>e</math>发生的概率，这可以用因果强度的度量形式化为两个量之间的差：
<math>CS_{Eells}=P(e\mid c)-P(e\mid C\backslash c)</math>
=== Suppes将因果关系度量为概率提升 ===
哲学家和科学家Patrick Suppes将因果关系定义为概率增加<ref>Patrick Suppes. ''A Probabilistic Theory of Causality''. Amsterdam: North-Holland Pub. Co., 1968.</ref>。用我们的形式化方法可以表示为：
<math>CS_{Suppes}(c,e)=P(e\mid c)-P(e\mid C)</math>
<math>CS_{Eells}</math>和<math>CS_{Suppes}</math>测量方法之间的区别在于，从测量<math>c</math>对<math>e</math>的因果必要性（即<math>c</math>是否可以由<math>c</math>以外的其他原因产生）转变为评估产生<math>e</math>的方法的多样性（它衡量的是通过多少种不同的方式可以实现<math>e</math>）。两者都是有效的措施，事实上在某些情况下是等效的<ref>Christopher Hitchcock. Probabilistic Causation. In Edward N. Zalta, editor, T''he Stanford Encyclopedia of Philosophy''.Metaphysics Research Lab, Stanford University, spring 2021 edition, 2018.</ref>。
== 因果基元的形式化 ==
== 因果基元的形式化 ==