在布尔模型中，确定变量之间的关系通常是通过计算它们之间的相关性来实现的。布尔模型是一种逻辑模型，主要用于描述和分析变量之间的逻辑关系。在确定变量之间的关系时，可以采用以下方法：
计算逻辑运算符：在布尔模型中，可以使用逻辑运算符（如AND、OR、NOT）来组合变量，从而得到新的变量。通过观察这些逻辑运算符的组合，可以推断出变量之间的关系。
计算相关性：可以使用相关性分析方法（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数）来衡量变量之间的相关性程度。相关系数的取值范围通常是-1到1，接近1表示正相关，接近-1表示负相关，接近0表示无相关性。通过计算相关系数，可以确定变量之间的关系强弱。
构建决策树：可以使用决策树算法来发现变量之间的关系。决策树是一种树状结构，通过一系列的判断条件对数据进行分类或预测。通过构建决策树，可以清晰地看到变量之间的关系及其影响程度。
进行因果推断：在布尔模型中，也可以通过因果推断的方法来确定变量之间的因果关系。因果推断是指通过实验证明一个变量的变化导致另一个变量的变化，从而确定它们之间的因果关系。
实际案例分析：举例说明变量之间的关系，可以增加具体性和可信度。例如，通过分析市场营销活动与销售额的关系，可以发现不同市场营销策略对销售额的影响，进而确定变量之间的关系。
综上所述，确定变量之间的关系可以通过计算逻辑运算符、相关性分析、构建决策树、因果推断等方法来实现，结合实际案例分析可以更好地理解和解释变量之间的关系。