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# 엣지

> 변수 사이 인과 관계. 방향, 강도, 메커니즘

인과 그래프의 **엣지**는 **원인**에서 **결과**로 갑니다. 방향이 있습니다. 관계가 얼마나 센지, 어떻게 작동하는지에 대한 정보를 담습니다.

## 엣지 만들기

두 방법입니다.

* 한 변수의 엣지 핸들에서 다른 변수로 끕니다.
* 그래프를 누르고 **+ Edge**를 눌러 소스와 타겟을 고릅니다.

## 엣지 속성

* **Direction** 항상 원인에서 결과로. 엣지를 뒤집으면 뜻이 완전히 달라집니다.
* **Sign** 양(원인이 늘면 결과가 늚), 음(원인이 늘면 결과가 줆), 또는 모름.
* **Strength** small / medium / large. 또는 데이터에서 얻은 숫자.
* **Mechanism** 한 줄 설명. 선택이지만 "왜" 를 위해 꼭 권합니다.
* **Evidence** 엣지를 뒷받침하는 문서·데이터셋·이전 분석 링크.
* **Confidence** 얼마나 확신하는지. 검증 동작에 영향을 줍니다.

## DAG 제약

그래프는 순환이 없어야 합니다. 사이클을 만드는 엣지(A→B 인데 나중에 B→A를 직접이나 이어서)를 더하려 하면, 에디터가 위반 경로를 그림으로 보여주며 거절합니다.

두 변수가 정말 양방향으로 영향을 준다면, 대개 상호작용을 나타내는 **세 번째 변수**나, 시간을 늦춘 형태(`A_t` → `B_{t+1}` → `A_{t+2}`)가 필요하다는 신호입니다.

## 교란자와 충돌자

그래프 에디터가 두 고전적 실수를 피하게 돕습니다.

* **Confounder(교란자)** A와 B를 둘 다 일으키는 세 번째 변수입니다. 교란자를 안 넣고 A→B를 그리면 하류 분석이 틀립니다. 에디터가 (그래프의 다른 엣지를 근거로) 유력한 교란자를 짚어 줍니다.
* **Collider(충돌자)** A와 B 둘 다에 의해 생긴 변수입니다. 충돌자를 조건으로 걸면 가짜 상관이 생깁니다. 쿼리가 충돌자를 조건으로 걸면 에디터가 경고합니다.

두 경고 다 무시할 수 있습니다. 가끔 틀리니까요. 다만 추론을 잘못 이끌기 전에 문제를 드러냅니다.

## 양방향 관계(근사)

A와 B가 뚜렷한 인과 방향 없이 정말로 함께 움직이면, **공유 잠재 변수로 이어진** 것으로 모델링하세요. 예를 들어 `both_driven_by_C` 노드를 두고 C→A, C→B 엣지를 답니다. DAG는 지켜집니다.

## 데이터로 엣지 가중치 얻기

원인과 결과 변수를 둘 다 잰 데이터셋이 있으면 Nora가 엣지 강도를 바로 어림합니다.

* **Data source** 관측이 있는 문서나 테이블을 붙입니다.
* **Estimator** 회귀, 상관, 또는 작은 인과 추론 모델.
* **Result** 계수 + 신뢰 구간 + p-값을 엣지에 저장합니다.

데이터에서 나온 엣지는 시각적으로 표시되어 전문가가 쓴 것과 구별됩니다.

## 엣지 많을 때 다루기

* **Auto-layout** 계층 위상으로 그래프를 읽기 좋게 맞춥니다.
* **Filter by strength** 뼈대에 집중하려고 약한 엣지를 숨깁니다.
* **Filter by confidence** 검증에 믿을 것을 볼 때 확신 낮은 엣지를 숨깁니다.
* **Search** 변수 이름으로 엣지를 찾습니다.

## 엣지 테스트

엣지에서 우클릭 → **Test**를 누릅니다. Nora가 빠른 상식 점검을 돌립니다.

* 부호가 붙은 데이터의 관측과 맞나?
* 증거로 인용한 문서가 정말 이 엣지를 뒷받침하나?
* 이 엣지를 빼면 하류 검증 결과가 눈에 띄게 바뀌나?

프로덕션 동작에 영향을 주기 전 약하거나 헷갈리는 엣지를 가지치기하기 좋습니다.