Causalidade e previsão não são dois conceitos distintos A inferência causal é fundamentalmente um problema de previsão: você está prevendo o contrafactual Randomistas encontraram algumas maneiras inteligentes de fazer causalidade sem previsão. Mas se você resolver a previsão; Você recebe causalidade de graça

Por exemplo: qual é o efeito da educação nos salários? O ideal seria fazer RCT. Você poderia encontrar um experimento natural que tente aproximar isso. Ou, se você tem um algoritmo de previsão muito bom, você faz Previsão (ensino superior|X) - Previsão (baixa educação|X)

Métodos de inferência causal têm grande validade interna, mas são muito frágeis. Você precisa descartar a grande maioria dos seus dados e focar nessa pequena variação. É difícil obter validade externa, e os resultados raramente são robustos ou confiáveis.