Parte del problema è che le persone intendono due cose diverse quando dicono "inferenza causale" Il gruppo di Pearl crede che "l'inferenza causale" sia qualcosa di simile all'identificazione del DGP sottostante Gli economisti hanno un approccio più ristretto e pratico che consiste semplicemente nel prevedere gli effetti delle politiche

Per quanto posso dire, c'è una lotta in corso tra i due. Credo che la maggior parte degli economisti che si occupano di "inferenza causale" non sia d'accordo o sia solo parzialmente d'accordo con l'affermazione che "l'inferenza causale riguarda l'identificazione del DGP", che sembra essere il nucleo del campo di Pearl.

Quindi, quando dici che "l'inferenza causale è solo un sottoinsieme della previsione", stai davvero insultando due gruppi diversi con lo stesso nome che sono abituati a insultarsi a vicenda, e le cui preoccupazioni riguardo a questo insulto sono diverse, poiché le loro opinioni su "inferenza causale" sono molto diverse.

@austinc3301 Peter non è d'accordo perché, (penso, correggimi se sbaglio @instrumenthull) puoi fare previsioni di politica valide solo con la randomizzazione; questo non ha davvero nulla a che fare con l'ottenere i DGP sottostanti, che sono processi di equilibrio complicati.

@austinc3301 @instrumenthull Ma le opinioni di Peter e Agus sono anche in significativo conflitto tra loro, il che significa che abbiamo in realtà un disaccordo a tre, il che è molto divertente

@instrumenthull @austinc3301 Comunque, il punto sostanziale di questo thread non è molto correlato alla tua opinione, e suppongo che tu sia d'accordo in qualche misura.