# Inferência Causal DAG

Construa DAGs causais, explore d-separação, calcule intervenções do-calculus e descubra o paradoxo de Simpson

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- **Categoria:** Sociology

## Visão geral

Interactive causal inference visualization using Directed Acyclic Graphs (DAGs). Build causal graphs by adding nodes and drawing directed edges, then explore three analysis modes: (1) Edit Mode — drag nodes, Shift+click to create edges, double-click to delete nodes, with automatic cycle prevention; (2) D-Separation Mode — select source and target nodes, condition on any subset, and the DAG highlights active (green) vs blocked (red) paths using the Bayes-Ball algorithm, showing whether variables are conditionally independent; (3) Intervention Mode — select a node for do-calculus intervention do(X=v), which removes all incoming edges (simulating a randomized experiment), and compare observational P(Y|X) vs interventional P(Y|do(X)) probability distributions. Probability model uses logistic conditional probability tables with auto-generated edge weights. Four classic presets: Simpson's Paradox (Drug←Gender→Recovery with Drug→Recovery), Confounder (X←Z→Y with no direct X→Y), Mediator (X→M→Y chain), and Collider (X→Z←Y fork). Three visualization panels: (1) Main DAG canvas with interactive node dragging, color-coded node states, and arrow rendering; (2) Probability bar chart showing P(node=1) marginal probabilities; (3) Evidence comparison chart showing P(Y|X) vs P(Y|do(X)) side-by-side for all non-intervened nodes. Real-time statistics: node count, edge count, active path count, d-connection status. Educational content covers causal DAG fundamentals, d-separation rules (chains, forks, colliders), Simpson's paradox resolution, Judea Pearl's do-calculus, and applications in epidemiology, economics, policy evaluation, and machine learning. Multi-language support (zh, en, es, fr, de, ru, pt).

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