論文の概要: The Logic of Counterfactuals and the Epistemology of Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11284v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:41:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:38:42.207074
• Title: The Logic of Counterfactuals and the Epistemology of Causal Inference
• Title（参考訳）: 反事実の論理と因果推論の認識論
• Authors: Hanti Lin,
• Abstract要約: 2021年のノーベル経済学賞では、ルービン因果モデルとして知られる因果モデルが認められている。 私は、ルビン因果モデルとルイス=シュタルナーカーの議論を、反事実論の論理原理で結びつける弁証法を開発した。
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• Abstract: The 2021 Nobel Prize in Economics recognizes a type of causal model known as the Rubin causal model, or potential outcome framework, which deserves far more attention from philosophers than it currently receives. To spark philosophers' interest, I develop a dialectic connecting the Rubin causal model to the Lewis-Stalnaker debate on a logical principle of counterfactuals: Conditional Excluded Middle (CEM). I begin by playing good cop for CEM, developing a new argument in its favor -- a Quine-Putnam-style indispensability argument. This argument is based on the observation that CEM seems to be indispensable to the Rubin causal model, which underpins our best scientific theory of causal inference in health and social sciences -- a Nobel Prize-winning theory. Indeed, CEM has long remained a core assumption of the Rubin causal model, despite challenges from within the statistics and economics communities over twenty years ago. I then switch sides to play bad cop for CEM, undermining the indispensability argument by developing a new theory of causal inference that dispenses with CEM while preserving the successes of the original theory (thanks to a new theorem proved here). The key, somewhat surprisingly, is to integrate two approaches to causal modeling: the Rubin causal model, more familiar in health and social sciences, and the causal Bayes net, more familiar in philosophy. The good cop/bad cop dialectic is concluded with a connection to broader philosophical issues, including intertheory relations, the revisability of logic, and the role of background assumptions in justifying scientific inference.
• Abstract（参考訳）: 2021年のノーベル経済学賞は、ルービン因果モデル(Rubin causal model)と呼ばれるある種の因果モデル、すなわち潜在的な結果の枠組みを認識している。 哲学者の関心を喚起するために、私はルビンの因果モデルとルイス=スタンナーの議論を結び付ける弁証法を開発した。 私はまず、CEMのために良い警官役を演じ、その好意で新しい議論、すなわちQuine-Putnamスタイルの欠かせない議論を生み出します。 この議論は、CEMがルビン因果モデルにとって不可欠であると思われることに基づいており、これは健康と社会科学における因果推論の最良の科学的理論であるノーベル賞受賞理論の基礎となっている。 実際、CEMは20年以上前から統計と経済のコミュニティの課題にもかかわらず、長い間ルービン因果モデルの中核的な仮定のままである。 次に、私は、元の理論の成功を保ちながらCEMを欠く因果推論の新しい理論(ここで証明された新しい定理に依る)を開発することによって、CEMに対する不必要な議論を損なうために、サイドを切り替える。 キーとなるのは因果モデリングに2つのアプローチを統合することだ。ルービン因果モデル、健康科学と社会科学に詳しく、そして因果ベイズネットは哲学に精通している。 優れた警官・警官弁証法は、相互関係、論理の修正可能性、科学的推論の正当化における背景前提の役割など、より広範な哲学的問題と結びついている。

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