인과·반인과 회귀에서 나타나는 오류 비대칭성

** 본 논문은 두 변수 사이의 인과 관계가 회귀 예측의 평균 제곱오차(MSE)에 비대칭적인 영향을 미친다는 새로운 정리를 제시한다. 연구는 먼저 인과 구조를 그래프 모델로 정의하고, 원인 C와 결과 E 사이에 **Additive Noise Model(ANM)** E = φ(C) + N_E 를 가정한다. 여기서 N_E는 평균 0, C와 독립이며, φ는 연속이고 단조 증가하는 전단사 함수이다. 핵심 가정은 **메커니즘‑원인 독립성**이다. 이는 원인 분포 p(C)와 메커니즘 p(E|C) (즉, φ와 N_E의 결합)가 서로 정보를 공유하지 않으며, 수식적으로는 φ′(C)와 p(C) 사이의 의존도 Dep