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

Portanto, quando você diz "a inferência causal é boa porque aborda o DGP", precisa deixar claro o que você quer dizer com DGP. Não se trata apenas de uma grande distribuição conjunta de variáveis; todas as atuais estruturas de CI parecem ter uma posição sobre alguma noção de intervenção.

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