Parte do problema é que as pessoas significam duas coisas diferentes quando dizem "inferência causal" O grupo de Pearl acredita que "inferência causal" é algo como identificar o DGP subjacente Os economistas têm uma abordagem mais estreita e prática, que é apenas prever os efeitos da política

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

Portanto, quando dizes que "a inferência causal é apenas um subconjunto da previsão", isso é realmente insultuoso para dois grupos diferentes com o mesmo nome que estão habituados a insultar-se mutuamente, e cujas preocupações com este insulto são diferentes, uma vez que as suas visões sobre "inferência causal" são muito diferentes.

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

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

@instrumenthull @austinc3301 De qualquer forma, o ponto substancial deste tópico não está muito relacionado com a sua opinião, e eu assumiria que você concorda com isso até certo ponto