表示X的香农熵。此外，还可以使用其他类型的熵度量（例如雷尼熵（英语：Rényi entropy））对上述定义进行扩展。 转移熵可看作一种条件互信息（英语：Conditionalmutualinformation），其条件为受影响变量的历史值 Y t − 1 : t − L {\displaystyle Y_{t-1:t-L}} ：
(compressed signal) Y 相對於來源 (original signal) X, 以及 IQ(Y ; X) 是一種互信息（MutualInformation），在 Y 與 X 之間被定義為 I ( Y ; X ) = H ( Y ) − H ( Y | X ) {\displaystyle
, X n ) {\displaystyle H(X_{1},...,X_{n})} ，於是這個接收過程給出了链式法則。 互信息（MutualInformation）是另一有用的信息度量，它是指两个事件集合之间的相关性。两个事件 X {\displaystyle X} 和 Y {\displaystyle