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Probabilidades de causação são comprovadamente críticas na tomada de decisão moderna. Este artigo aborda o problema de estimar as probabilidades de causação quando o tratamento e o efeito não são binários. Pearl definiu as probabilidades binárias de causação, como a probabilidade de necessidade e suficiência (PNS), a probabilidade de suficiência (PS) e a probabilidade de necessidade (PN). Tian e Pearl então derivaram limites precisos para essas probabilidades de causação utilizando dados experimentais e observacionais. Neste artigo, definimos e fornecemos limites teóricos para todos os tipos de probabilidades de causação com tratamentos e efeitos multivalorados. Discutimos ainda exemplos onde nossos limites orientam decisões práticas e utilizamos estudos de simulação para avaliar quão informativos os limites são para várias combinações de dados.
Li et al. (Sun,) estudaram essa questão.