Årsakssammenheng og prediksjon er ikke to separate begreper Kausal inferens er i bunn og grunn et prediksjonsproblem: du forutsier det kontrafaktiske Randomister fant noen smarte måter å gjøre årsakssammenheng på uten prediksjon. Men hvis du løser prediksjon; Du får kausalitet gratis

For eksempel: hva er effekten av utdanning på lønning? Ideelt sett bør du RCT. Du kan finne et naturlig eksperiment som prøver å tilnærme det. Eller, hvis du hadde en virkelig god prediksjonsalgoritme, tok du Prediksjon (videregående utdanning|X) - Prediksjon (lav utdanning|X)

Kausale slutningsmetoder har stor intern gyldighet, men de er svært sprø. Du må kaste bort det meste av dataene dine og fokusere på denne lille variasjonen. Vanskelig å få ekstern validitet, og resultatene er sjelden robuste eller pålitelige.