• 그래프를 사용하는 방식은 조건부 독립 관계를 넣기 수월해서이다
• 단순히 그래프의 topology만으로도 조건부 독립 관계를 추정할 수 있다
• 그래프상 직접적으로 연결된 두 변수는 항상 확률적 종속 관계에 있다 (독립이 아니다)

1. Chains : X → Z → Y
   1. X $\not \perp \!\!\! \perp$ Y
   2. X $\perp \!\!\! \perp$ Y | Z
2. Forks : X ← Z → Y
   1. X $\not \perp \!\!\! \perp$ Y
   2. X $\perp \!\!\! \perp$ Y | Z
3. Colliders : X → Z ← Y
   1. X $\perp \!\!\! \perp$ Y
   2. X $\not\perp \!\!\! \perp$ Y | Z

예시: 메간 폭스는 최악의 여배우이면서 가장 섹시한 여배우이다?

세가지 변수가 사용됨

1. 연기력 (Talent)
2. 배우 (Job)
3. 외모 (Looks)

세 변수의 관계는 연기력 → 배우 ← 외모

즉, Colliders 관계

일반적으로 연기력이라는 것과 외모는 독립이지만, 배우라는 조건이 있는 경우 연기력과 외모가 종속적 (음의 상관관계) colliders 구조의 이해를 위한 예시니까 진지하게 생각하게 받아들이지 말 것

D-separation

• p 경로는 다음 노드 집합 Z 상황에서만 막혔다 (막혔다는 걸 "독립이 되게한다"로 이해하면 됨)

  1. Chain이나 Fork에서 중간 노드 B가 Z에 속하는 경로 p
  2. Collider 상황에서 자식노드 B가 Z에 속하지 않는 경로 p

• X와 Y는 둘 사이의 모든 경로가 막혔을 때만 d-separated라고 한다

• 두 노드가 d-separated이면 그들은 독립이다