A inferência causal não faz sentido em relação a DGPs "puros", ou seja, distribuições conjuntas exógenas. Alguma noção de "intervenção" é necessária. Acho que isso é "resultados potenciais" em economia, e o operador "do(X)" no framework Pearl

Então, quando você diz "inferência causal é boa porque atinge o DGP", é preciso deixar claro o que quer dizer com DGP. Não é apenas uma grande distribuição conjunta de variáveis; todos os frameworks atuais de IC parecem adotar uma posição sobre alguma noção de intervenção

@akelleh ou seja, não existe "ator", não existe "fazer", apenas uma distribuição conjunta