Parte do problema é que as pessoas querem dizer duas coisas diferentes quando falam em "inferência causal". O grupo Pearl acredita que "inferência causal" é algo como identificar o DGP subjacente Os economistas têm uma abordagem mais restrita e prática, que consiste apenas em prever os efeitos das políticas

Pelo que posso perceber, há uma briga contínua entre os dois. Acredito que a maioria dos economistas de "inferência causal" discordaria ou concordaria apenas parcialmente com a afirmação de que "inferência causal é sobre identificar o DGP", que parece ser o núcleo do campo Pearl

Então, quando você diz "inferência causal é apenas um subconjunto da previsão", isso está realmente insultando dois grupos diferentes com o mesmo nome, que estão acostumados a se insultar e cujas preocupações com esse insulto são diferentes, já que suas visões sobre "inferência causal" são muito distintas

@austinc3301 Peter discorda porque, (acho, me corrija se estiver errado @instrumenthull) só se pode fazer uma boa previsão de políticas com randomização; isso não tem realmente nada a ver com obter DGPs subjacentes, que são processos de equilíbrio complicados

@austinc3301 @instrumenthull Mas as opiniões de Peter e Agus também estão em conflito significativo, o que significa que na verdade temos um desacordo a três, o que é muito divertido

@instrumenthull @austinc3301 enfim, o ponto substantivo deste tópico não tem muito relação com sua opinião, e eu presumiria que você concorde com ela até certo ponto