Conditional Independence Test
조건부 독립성 검정
두 변수의 관계가 다른 변수 집합을 조건으로 했을 때 독립인지를 통계적으로 판정하는 검정으로, 인과 구조 학습에서 간선 존재 여부를 판단하는 기본 연산이다. 검정의 민감도와 검정에 쓰이는 유의수준, 샘플 크기는 그래프 복원 정확도에 직접적인 영향을 미치며, G2G에서는 이러한 검정의 순서 제어를 통해 오류 누적을 완화한다. 검정 결과는 알고리즘의 제거·보존 결정으로 바로 반영되므로 검정 순서가 중요하다.
