Kausaalinen päättely on ennustamisen ala-alue, jossa pyritään ennustamaan, mitä tapahtuu, kun hoitoa käytetään. Eli koko ekonometria on oikeastaan vain kapea osa-alue ennakoivaa koneoppimista

@DamienTeney @austinc3301 luultavasti joku taloustieteilijä kirjoitti tämän. hiton taloustieteilijät

@austinc3301 Olet juuri todistanut, että "kausaalinen mallinnus" on eräänlainen "hakkerointi" ongelman ratkaisemiseksi, että meillä on joskus huonoa dataa. Mutta kun meillä on hyvää dataa – kun näemme kaikki U:t – ennakoiva mallinnus riittää

@austinc3301 Saamme aina lisää dataa, mikä tarkoittaa, että lopulta ennakoiva menetelmä todennäköisesti voittaa tilapäisen "hakkerin", joka on kausaalinen mallinnus. Oli hyödyllinen ja elegantti kikkaus, mutta väliaikainen

@austinc3301 Joko ne ovat erotettavissa – jolloin ennakoiva malli erottaa ne – tai ei – jolloin ei erota. Hyvin yksinkertaista

tai jotain, joka on tavallaan interventiota vastennut (kuten mitä taloustieteilijät kutsuvat "instrumenteiksi"). Voisit kutsua sitä "kausaaliseksi päättelyksi", minä voisin kutsua sitä "ennusteeksi", mutta se tyydyttää väitteeni siitä, että "kausaalinen päättely" on oikeastaan vain erityinen ennustusharjoitus

@austinc3301 Myönsit jopa, että tämä pitää paikkansa: "kausaalinen päättely tarkoittaa tilastollisen ennustamisen laajentamista"

@austinc3301 joka tapauksessa, trollauksesta pois, "kausaalinen päättely" on vain ekstrapolatiivista ennustetta. Arpitin keskeinen pointti on, että nykyään on olemassa mustan laatikon malleja, jotka ovat myös melko hyviä ennustamaan otoksen ulkopuolisia asioita, hyvin erilaisella lähestymistavalla kuin kausaalinen päättely

@SeanGailmard Periaatteessa kritiikkisi koskee vain huonoja ennustemalleja

@SeanGailmard DGP:llä on merkitystä vain siinä määrin kuin se vaikuttaa mahdollisesti havaittaviin vastafaktuuksiin

@SeanGailmard Katso esimerkiksi

@SeanGailmard mitään tekemistä "DGP:n" kanssa; kaikki liittyy parempiin ennusteisiin tilanteissa, joissa on ongelmia kuten valinta, sekoitus jne.

@SeanGailmard Tietenkin pelaan puoliksi typerää pedanttista peliä, mutta mielestäni siinä on jotain sisältöä

@SeanGailmard Alkuperäinen väitteeni oli yksinkertainen: kausaalinen päättely tarkoittaa vain ennustamista, mitä tapahtuu, kun hoitoa käytetään. En näe, miksi se missään mielessä tarkoittaisi universaalia tai kaikkivoipaa ennustavaa mallia

@SeanGailmard Sen täytyy vain olla tarpeeksi hyvä, että... ennustaa, mitä tapahtuu, kun hoitoa käytetään

@SeanGailmard Tapa, jolla tämä tehdään, on löytää jokin soitin tai jotain vastaavaa. Se, mitä vastustan (puoliksi vitsillä) on se, että ajattelen tämän olevan jossain mielessä olennaisesti erilaista kuin "ennustaminen"