因果推論と予測の関係は何ですか？

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因果推論と予測（分類と回帰の両方）の関係と違いは何ですか？

予測のコンテキストでは、予測子/入力変数と応答/出力変数があります。これは、入力変数と出力変数の間に因果関係があることを意味しますか？それで、予測は因果推論に属しますか？

私が正しく理解している場合、因果推論は、別の確率変数を与えられたある確率変数の条件付き分布を推定することを考慮し、確率変数間の条件付き独立性を表すためにグラフィカルモデルを使用することがよくあります。したがって、この意味での因果推論は予測ではありませんか？

prediction causality definition

— ティム
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このKaggleコンテストをご覧になりましたか？kaggle.com/c/cause-effect-pairs何か面白いものを見つけるかもしれません

— Simone

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このペーパーでは、違いについて説明します。GalitShmueli、説明するか予測するか。、統計家。サイエンス。ボリューム25、ナンバー3（2010）、289-310。

— Shu Zhang

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因果推論は、を変更したときに $Y$ に何が起こるかを知ることに重点を置いています。予測は、与えられたときの次の（および他の何でも）を知ることに重点が置かれます。 $X$ $Y$ $X$

$X$

— generic_user
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この回答では、因果モデルと関連モデルの違いを無視しています。

— Neil G

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まあ、基本的には連想はデフォルトではありませんか？そして因果関係は連想内にネストされませんか？おそらく因果関係のある影響が混乱したモデルの場合を除いて、「連想モデル」について誰も話したことはありません。

— generic_user 2014

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さて、関連付けがデフォルトであり、因果モデルはより強力であるという意味で「ネスト」されているというあなたの見解を理解しました。問題は、因果モデルと回帰または分類（関連モデル）の違いは何ですか。主な違いは次のとおりです。原因から結果へ、または結果からいくつかの仮説的な原因への回帰を行うことができます。因果モデルでは、関係が指示されます（影響の原因）。これらの指示は、関連モデルではサポートできない介入的推論をサポートするために必要です。

— Neil G 14

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因果推論には因果モデルが必要です。そのようなモデルを使用して、他の変数での観察と介入を前提として、いくつかの変数を推測（予測）できます。回帰と分類にはそのような因果関係の要件がないため、介入推論とは何の関係もありません。

— ニールG
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