추가되는 예측 정보
Y의 과거를 Y과거, X의 과거를 X과거라고 쓰면 T(X→Y)=H(Y다음|Y과거)−H(Y다음|Y과거,X과거)다. 조건부 상호정보량 I(Y다음;X과거|Y과거)로도 나타낼 수 있다. 같은 시점의 두 값이 비슷한지만 보는 대신 대상 자신의 이력에 더해지는 정보를 평가한다.
한 시점 늦은 비트 복사
Xₜ가 시점마다 독립적인 공정한 비트이고 Yₜ₊₁=Xₜ라고 하자. Y의 과거는 새 비트 Xₜ를 알려주지 않아 첫 조건부 엔트로피는 1비트다. Xₜ까지 알면 Yₜ₊₁가 정해져 둘째 값은 0이다. 따라서 X에서 Y로의 전이 엔트로피는 1비트이며 반대 방향은 이 모형에서 0이다.
완전한 동시 복사의 경우
같은 독립 비트열을 두 이름으로 기록해 Yₜ=Xₜ라고 하자. 두 변수는 같은 시점에 완전히 일치하지만 어느 쪽의 과거도 다음 독립 비트를 예측하지 못한다. 이 경우 과거에서 다음 값으로 계산한 전이 엔트로피는 양방향 0이다. 동시 의존성과 시간 방향의 추가 정보가 다른 질문임을 보여준다.
이력과 공통 원인
과거 길이와 지연을 정하는 방식이 바뀌면 조건으로 사용하는 정보도 달라진다. 관측되지 않은 공통 원인이 두 시계열에 영향을 줄 수 있으므로 양의 전이 엔트로피를 곧 개입적 인과관계로 해석하지 않는다. 연속 자료의 확률 추정과 유한 표본 편향도 검토하며 알려진 공통 입력은 추가 조건으로 고려할 수 있다.