Inferența cauzală este un subdomeniu al predicției, în care încerci să prezici ce se întâmplă când se aplică un tratament. Așadar, toată econometria este, de fapt, doar un subdomeniu restrâns al învățării automate predictive

@DamienTeney @austinc3301 probabil un economist a scris asta. Nenorociți de economiști

@austinc3301 Tocmai ai demonstrat că "modelarea cauzală" este, într-un fel, un "truc" pentru a rezolva problema că uneori avem date greșite. Dar când avem date bune – când vedem toate U-urile – modelarea predictivă este tot ce avem nevoie

@austinc3301 Vom primi întotdeauna mai multe date, ceea ce înseamnă că, în cele din urmă, predictivitatea va depăși probabil "hack-ul" temporar care este modelarea cauzală. A fost un truc util și elegant, dar unul temporar

@austinc3301 Ori sunt distincte – caz în care un model predictiv le va distinge – ori nu – caz în care nu o va face. Foarte simplu

sau ceva care este, într-un anumit sens, echivalent cu o intervenție (cum ar fi ceea ce acei economiști numesc "instrumente"). Tu ai putea numi asta "inferență cauzală", eu aș putea numi asta "predicție", dar asta îmi satisface afirmația că "inferența cauzală" este de fapt doar un fel special de exercițiu de predicție

@austinc3301 Chiar ai recunoscut că este corect: "inferența cauzală este despre extinderea predicției statistice"

@austinc3301 oricum, lăsând la o parte trollingul, "inferența cauzală" este doar o predicție extrapolară. Punctul substanțial al lui Arpit este că acum există modele de cutie neagră care sunt, de asemenea, destul de bune la predicția în afara eșantionului, printr-o abordare foarte diferită de inferența cauzală

@SeanGailmard Practic, critica ta se aplică doar modelelor predictive proaste

@SeanGailmard DGP contează doar în măsura în care influențează contrafactuale vizibile

@SeanGailmard Vezi, de exemplu

@SeanGailmard nimic de-a face cu "DGP"; Totul ține de predicții mai bune în contexte unde există probleme precum selecția, confuzia etc.

@SeanGailmard Desigur, joc pe jumătate un joc pedant și ridicol, dar cred că există o substanță în el

@SeanGailmard Afirmația mea inițială a fost simplă: inferența cauzală înseamnă doar prezicerea a ceea ce se întâmplă când se aplică un tratament. Nu văd de ce asta implică în vreun sens un model predictiv universal sau atotputernic

@SeanGailmard Trebuie doar să fie suficient de bună să... Prezice ce se întâmplă când se aplică un tratament

@SeanGailmard Modul în care faci asta este să găsești un instrument sau ceva. Ceea ce mă opun (pe jumătate în glumă) este să cred că asta este substanțial diferit de "predicție" într-un anumit sens