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第6行： − 考虑一个分布<math>P_{X}</math>和一个DAG <math>\mathcal{G}</math>.+ − 定义：<math>P_{X}</math>对于DAG <math>\mathcal{G}</math>满足因果忠实性，如果<ref name="Elements">Peters Jonas,Janzing Dominik,Schlkopf Bernhard (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=5c93b918-c3ba-11eb-8fd5-0242ac170007 Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms].</ref>：+ − 对于所有不相交的顶点集A,B,C均成立。+
→定义
（总体：统计学概念，指包含所研究的全部个体（数据）的集合）
（总体：统计学概念，指包含所研究的全部个体（数据）的集合）
考虑一个多变量联合概率分布<math>P_{X}</math>和一个有向无环图DAG <math>\mathcal{G}</math>.
定义：联合概率分布<math>P_{X}</math>对于DAG <math>\mathcal{G}</math>满足因果忠实性，如果<ref name="Elements">Peters Jonas,Janzing Dominik,Schlkopf Bernhard (2017) [https://pattern.swarma.org/paper?id=5c93b918-c3ba-11eb-8fd5-0242ac170007 Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms].</ref>：
<math>A \perp\!\!\!\perp B \mid C \Rightarrow A \perp\!\!\!\perp_{\mathcal{G}} B \mid C</math>
<math>A \perp\!\!\!\perp B \mid C \Rightarrow A \perp\!\!\!\perp_{\mathcal{G}} B \mid C</math>
对于所有不相交的顶点（变量）集 A,B,C 均成立。
这个定义暗示了一个与全局马尔可夫条件相反的结论：
这个定义暗示了一个与全局马尔可夫条件相反的结论：