尽管秩序这一概念因使熵增原理获得直观性而被频繁利用，但笔者一直未发现秩序的精确定义。笔者认为，如果秩序没有独立于熵的定义，那么使用“有序”和“无序”概念来描述熵增过程无异于熵对自己作循环解释。至少，解释的完整性要求：给“秩序”建立数学的定义。
从词意的角度理解，秩序包含了清晰度、可区分性、确定性等意义。在数学词汇中，概率也是一个对确定性定量描述的概念。如果我们规定秩序的最小值为0，最大值为1，我们就可以利用确定性之桥把秩序和统计概率联系起来。
无序状态在热力学分析中有现成的材料，建立秩序的定义理应也只有首先考虑丁无序的已有描述才可能成功。在热力学分析中，如果系统有N个自由态，系统最无序的状态就是系统中每个粒子处于某一自由态的几率均为
P=1/N亦即处于任一自由态的粒子数占总数的1/N。现在假定处于某一自由态的粒子数与总粒子数的比Pi≠P，即粒子处于该自由态的几率为Pi且与最无序几率不相等。则，我们有理由认为系统出现了一定程度的有序。考虑到秩序与系统的最无序几率有关并且取值在［0，1］区间上，则不难得出秩序参数H的统计学定义 :
式（1）中Pi为实际某自由态的概率，P为最无序概率，即该自由态对系统秩序的贡献。
整个系统的秩序
如果再考虑到几率偏差的波动幅度，则应引入参数分形维
引入分形维参数的意义在于：一般来说，从不同的分形空间考查系统秩序得到的结果不会相同，反映了秩序内涵的丰富性。同时，引入分形维与已知的某些哲学观点暗合。例如，当分形维D=0时，系统的秩序恒为1。即对系统而言，作为一个零维点，它具有与系统局部无关的秩序值，体现出“有”和“无”的完美区别。当分形维的取值增大，系统的秩序值会减小，这说明从更高的分形空间考查系统，系统潜在的无序态就会显露出来，使我们定量地感觉到在更精细的结构中系统蕴藏着无穷的不确定因素。
把式（3）引入连续的物理空间，则可得秩序参数的一般方程，
式（5）中，P表示任意物理事件在空间Ω中出现的几率密度函数，ρo指系统中出现的最小几率密度，T指系统中出现的最大几率密度。