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# 엣지

> 변수 사이 인과 관계 — 방향, 강도, 메커니즘.

인과 그래프의 **엣지** 는 **원인** 에서 **결과** 로 갑니다. 방향 있음. 관계가 얼마나 강한지와 어떻게 작동하는지에 대한 정보를 담음.

## 엣지 만들기

두 방법:

* 한 변수의 엣지 핸들에서 다른 변수로 드래그.
* 그래프 클릭, **+ Edge**, 소스와 타겟 선택.

## 엣지 속성

* **Direction** — 항상 원인에서 결과로. 엣지 역전은 의미를 완전히 바꿈.
* **Sign** — 양 (원인 증가 → 결과 증가), 음 (원인 증가 → 결과 감소), 또는 알 수 없음.
* **Strength** — small / medium / large. 또는 데이터에서 얻은 숫자값.
* **Mechanism** — 한 줄 설명. 옵션이지만 "왜" 를 위해 강력 권장.
* **Evidence** — 엣지를 뒷받침하는 문서·데이터셋·이전 분석 링크.
* **Confidence** — 얼마나 확신하는지. 검증 동작에 영향.

## DAG 제약

그래프는 acyclic 여야 함. 사이클을 만들 엣지 (A→B 와 나중에 B→A 직접 또는 전이적) 추가 시도 시, 에디터가 위반 경로 다이어그램과 함께 거부.

두 변수가 정말 양방향으로 영향을 준다면, 보통 상호작용을 나타내는 **세 번째 변수** 또는 시간 지연 버전 (`A_t` → `B_{t+1}` → `A_{t+2}`) 이 필요하다는 신호.

## 교란자와 충돌자

그래프 에디터가 두 고전적 실수 회피를 도움:

* **Confounder (교란자)** — A 와 B 둘 다 일으키는 세 번째 변수. 교란자를 고려 안 하고 A→B 를 그리면 하류 분석이 틀림. 에디터가 (그래프의 다른 엣지 기반으로) 유력한 교란자를 제안으로 플래그.
* **Collider (충돌자)** — A 와 B 둘 다에 의해 일어난 변수. 충돌자를 조건화하면 가짜 상관 생성. 쿼리가 충돌자를 조건화하면 에디터가 경고.

두 경고 다 무시할 수 있음 — 가끔 틀림 — 하지만 추론을 잘못 이끌기 전 이슈 표면화.

## 양방향 관계 (근사)

A 와 B 가 명확한 인과 방향 없이 진짜로 공변하면 **공유 잠재 변수로 연결된** 것으로 모델링 — 예: `both_driven_by_C` 노드 도입 후 C→A 와 C→B 엣지. DAG 보존.

## 데이터로부터의 엣지 가중치

원인과 결과 변수 둘 다 측정한 데이터셋이 있으면 Nora 가 엣지 강도를 직접 추정:

* **Data source** — 관측이 있는 문서·테이블 붙임.
* **Estimator** — 회귀·상관·작은 인과 추론 모델.
* **Result** — 계수 + 신뢰 구간 + p-값, 엣지에 저장.

데이터 파생 엣지는 시각적으로 표시되어 전문가 저작과 구별 가능.

## 많은 엣지 관리

* **Auto-layout** — 계층 토폴로지로 그래프를 읽기 좋은 배치로 스냅.
* **Filter by strength** — 백본에 집중하려고 약한 엣지 숨김.
* **Filter by confidence** — 검증에 신뢰할 것 리뷰 시 낮은 신뢰 엣지 숨김.
* **Search** — 변수 이름으로 엣지 찾기.

## 엣지 테스트

엣지 우클릭 → **Test**. Nora 가 빠른 정상 확인 실행:

* 부호가 붙은 데이터의 관측과 매치하나?
* 증거로 인용된 문서가 실제로 이 엣지를 뒷받침하나?
* 이 엣지 제거가 하류 검증 결과를 유의미하게 바꾸나?

프로덕션 동작에 영향 주기 전 약하거나 오해 소지 있는 엣지 가지치기에 유용.