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id: MATH-STAT-SEM-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [math, statistics, sem, structural-equation-modeling, latent-variables, multivariate-analysis, causal-inference]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Structural Equation Modeling (SEM, 구조 방정식 모델링)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "측정 가능한 데이터 뒤에 숨겨진 추상적 개념(Latent Variables)들을 수면 위로 끌어올리고, 그들 사이의 복잡한 인과 고리를 단일 시스템의 수식으로 정의하라" — 직접 관찰되지 않는 잠재 변수와 측정 변수 간의 관계 및 잠재 변수들 사이의 인과 관계를 동시에 분석하는 다변량 통계 기법.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Latent Factor Discovery and Path-based Causality" — 설문 항목 같은 관측 지표들을 묶어 추상적 개념(요인)을 만들고, 이 개념들이 서로에게 미치는 영향력의 크기와 방향을 경로 분석(Path Analysis)을 통해 검증하는 패턴.
- **핵심 구성 모델:**
    - **Measurement Model (측정 모델):** 관측 변수들이 잠재 변수를 얼마나 잘 설명하는지 분석 (확인적 요인 분석).
    - **Structural Model (구조 모델):** 잠재 변수들 간의 인과적 연결과 상관관계 분석.
- **의의:** 심리학, 사회과학, 경영학 등 인간의 심리나 조직의 특성처럼 복잡하고 다층적인 인과 구조를 수학적으로 엄밀하게 증명해야 하는 분야의 표준 분석 도구.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 선형 관계 분석에만 국한되던 과거와 달리, 이제는 딥러닝과 결합하여 비선형적인 관계를 탐색하거나 베이지안 접근법을 통해 더 유연하게 인과 모델을 추정하는 '신경 구조 방정식 모델링'으로 영역이 확장되고 있음.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 답변 품질에 영향을 미치는 여러 잠재 요인(정확성, 친절함, 간결함 등)과 사용자의 만족도 사이의 복잡한 상관관계를 심층 분석하기 위해 구조 방정식 방법론을 지표 설계에 참고함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Statistical-Hypothesis-Testing]], Cluster-Analysis-Techniques, [[Representation-Learning]], [[Probability-Theory-Foundations]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Structural-Equation-Modeling.md
