Gegenfaktische Inferenz

Counterfactual Inferenz ist eine statistische und maschinelles Lernen-verwendende Methode, die darauf abzielt, kausale Beziehungen durch die Analyse alternativer Szenarien zu erschließen. Ihr zentrales Ziel besteht darin, zu bewerten, wie sich Ausgänge verändern würden, wenn eine bestimmte Variable anders wäre. Dieser Ansatz hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie der Politikbewertung, medizinischen Entscheidungsfindung und wirtschaftlicher Analyse. Er hilft Entscheidungsträgern, die potenziellen Auswirkungen verschiedener Interventionen zu verstehen, um damit wissenschaftlichere und rationalere Entscheidungen zu treffen.