反事实理论的因果关系（完结）
部署的基本策略用于处理抢占和对称的过度确定，与Lewis的准依赖性解决方案有明显的相似性，对已故的抢占问题。 刘易斯度假村到准依赖性因为瓶子的破碎（e）没有成本依赖于Suzy的投掷（c），感谢发生了什么，因为她没有扔（viz，比利的岩石会改为打碎瓶子）。 然而，e准取决于C，因为在一个可能的世界中具有与来自C到e的过程的内在特征相同但Billy不会抛出的相同法律的情况，所以有必要的反事实依赖。 '冻结'变量，这些变量不是在其实际价值观（在后期抢占案件中）的C-E过程 - 例如， 冻结BH 0 - 转向大致相同的伎俩。 核心区别是刘易斯的解决方案涉及在可能的世界中对一个完全普通的反事实的真相（“如果Suzy没有抛出......”），在某些实际的事件（例如Billy的命中），而结构方程式解决方案涉及吸引了一种特殊的前所不讳的反叛的真理（“苏辛没有扔和比利的岩石仍然没有打...”）。 Hitchcock调用这些'明确的非侵略性'（ENF）反事实。 （类似地用于对称过度确定，我们在0冻结'BT 0 - 这次是非实际价值 - 恢复Suzy投掷和破碎之间的反事实依赖。）
5.2 SEF和反事实
那些追求SEF方法的人，以分析“实际的”因果关系 - 即实际，特定事件之间的因果关系 - 对巩固SEF的反事实的语义几乎没有说过。 一些作者（例如Hitchcock 2001）明确地 - 并且许多作者隐含地 - 假设一个广泛的猥亵方法是反事实，因此结构方程是关于反事实依赖性的事实关系的表示 - 如上所述 - 其实条件广泛的刘易斯。 （请参阅反事实的条目，以讨论不同方法对反事实的语义。）
另一方面，可以使用SEF方法进入另一个方向，通过将结构方程（例如SH = ST）视为因果依赖关系的表示来提供真实条件，这反过来又提供了那些真理条件（Galles＆Pearl 1998，2003年，Schulz 2011，Briggs 2012年伍德沃德和Hitchcock 2003）。 相关的是，人们可以避免刘易斯，基于奇迹的概念，以明确的因果条目定义干预措施（参见例如伍德沃德和Hitchcock 2003：12-13）。 请参阅反事实，§3.3和因果模型的条目，§3.2，相关讨论。
这两种不同方式之间的选择与更广泛的争论有关是否应在反事实方面分析因果关系，反之亦然。 刘易斯当然采取前一种方法。 至少为他而这样做的吸引力 - 这是它在一个广泛的儿童议程中适合：由于因果关系是一个模态的概念，它威胁到防守昂贵的昂贵（Lewis 1986a，ix），除非我们可以以某种方式兑现就世界之间的相似性关系而言，那些相似关系并没有上诉，反过来呼吁世界的因果（或其他防守昂贵侵犯性）特征。 刘易斯对反事实的分析，以及他对法律的分析，转变为此诀窍。 相比之下，其他作者认为，诀窍是根本无法转变：我们无法分析反事实而不吸引因果关系（Edgington 2011），或者采取反应性依赖性比因果关系更为基础（Ingthorsson 2021：第9章）。
这里有很大的形而上学问题，然后：一个人可能会认为SEF方法提供更复杂的刘易斯的方法，这些方法分享了该方法的减少愿望。 或者一个人 - 特别是如果一个人对那些减少愿望的前景持怀疑态度 - 以反还原学家的精神掌握SEF方法，认为它不像在非因果关系中定义因果关系，而是作为提取有用和复杂的因果的一种方式来自给定复杂情况的固有因果模型的信息。
5.3模型和现实
它是SEF方法的一般特征，即模型不需要作为变量与所考虑的效果相关的所有因素（并且确实没有模型永远不会那么多）。 例如，在上面的比利/ SUZY模型中，没有变量描述与Billy或Suzy的投掷（或不投掷）之间的因果中介相对应的实际和可能的状态，并且它们各自的岩石击中（或不击中）瓶子。 那么是什么确定哪些变量应该不应包含在模型中，以便揭示我们感兴趣的变量之间的因果关系？
强调任何特定情况都没有唯一正确的模型。 例如，模型，例如，Suzy投掷和她的岩石之间的大量中间人击中瓶子，将揭示更多的实际情况和各种不同的反事实替代方案的因果结构。 但这并没有使其成为考虑到Billy和Suzy各自抛出的因果地位的“正确”模型。 这种模型将与上述简单的模型提供相同的结果，因此附加变量仅仅是不必要的并发症。 （这反映了Lewis原始分析的特点：在即将到来的情况下，E反复决性地取决于C，所以C导致e;但是从C到e运行的不同长度也有许多逐步的反事实依赖性的链条，其提供相同的结果。）另一方面，我们可以遗漏的限制。 例如，仅包括ST和BS作为变量的因果模型不会提供Suzy的抛出导致瓶子粉碎的结果，因为该模型上的反事件不正确。 （为了让它出来真实，我们需要包括BH并将其固定在其实际值，BH = 0.）
那么关于因果模型的限制是什么，使他们准确地代表我们感兴趣的因果事实（Halpern和Hitchcock 2010：§§4-5）？ 各种作者已经提出了约束，告诉我们依据（使用Hitchcock的术语）'APT的模型，其中许多是刘易斯的约束的类似物，而出于同样的原因，即确保没有虚假的反事实依赖性。 因此，Hitchcock（2001：287）提出了变量的价值不应代表彼此符合逻辑或形而上学关系的事件，以及Blanchard和Schaffer（2017：182）建议分配的价值应该代表内在特征。 Hitchcock（2001：287）还提出了不应分配价值的变量'那个不愿意认真对待'（如下）。 Halpern和Hitchcock（2010）添加了一个“稳定性”约束：添加额外变量不应倾覆因果判决。 （该约束解决了上述“模型”的问题，该问题仅包括ST和BS;该模型提供了判决，即Suzy的抛弃不会导致瓶子粉碎，这通过添加额外变量来推翻。）和Hitchcock（2007：503）提出了模型“应包括足够变量以捕获所建模的情况的基本结构”的约束。 （虽然如果一个人已经减少了愿望，但这种约束似乎似乎让一个人的因果关系分析了众所周知的循环，因为情况的“基本结构”可能是其必不可数的因果结构 - 只是一个因果模式应该提供的原因模型。）
正是限制应该是“APT”或“适当”模型的内容是持续哲学辩论的问题（Blanchard和Schaffer 2017：§1.3）。 这里的焦点是约束，以保证模型不提供杂散结果（例如，Suzy的抛弃不会导致瓶子破碎）。 然而，SEF也被用作科学探究的实用工具，这将额外的规范性问题与其选择变量的选择及其允许值的范围。 例如，在分配破碎瓶的责任的背景下，它与包括瓶子玻璃的强度作为变量不相关; 相比之下，厌倦了苏辛和比利的破坏者（他们经常打破他的商店橱窗以及他们遇到的任何瓶子） - 对玻璃的力量非常感兴趣，这可能足以承受他们的摇滚乐。 （参见例如Woodward 2016，2017年Hitchcock，以及在机器学习中因果推断的背景下的实际示例 - Chalupka，Eberhardt＆Perona 2017.）
5.4 SEF和Chancy因果
正如我们在上面的§1.4所示，刘易斯修订了1973年的因果关系，以考虑Chance因果关系。 任何导致的因果关系都是基于导致导致其效果的机会的想法遇到两个主要问题：既不是必要的也不足够的因果关系。 （案例1：医生通过激烈的手术减轻患者的心脏病发作的非常高的机会。不幸的是，手术本身导致患者心脏病发作。手术降低了，但是导致的心脏病发作。案例2：比利和Suzy再次在瓶子上扔岩石。他们的每一个抛出都会增加瓶子破碎的可能性，但Suzy的抛出抢先猛烈的。比利的投掷促进了机会，但不会引起瓶子的破碎。）
第一种案例可以（也许）通过Lewis的修改的1973年账户处理，通过寻找一些中间事件D，使得手术提出了D和D的机会，而依次提高了心脏病发作的机会。 但它无法处理第二种案例：比利的召唤会迎接刘易斯足够的Chancy因果条件，因此修改的1973年帐户错误地将其视为原因（1996年12月）。 这是刘易斯为他自己的账户看到的问题，从未解决：他后来，2000年的因果关系造成“影响”假设确定主义（2000：N.1; Lewis 2004a：79-80），所以忽视了这个问题。 两种方面的例子是在反事实和概率的因果关系中的背景下进行广泛讨论的主题。 （有关关于如何最好地应对不承担决定派的理论中的最佳讨论，请参阅Barker 2004; Beebee 2004a; Dowe 2000,2004; Hitchcock 2004; Kvart 2004; Noordhof 1999,2004; Ramachandran 1997,2004。）
SEF账户同样地占据了确定性：与Lewis的原版1973年账户一样，这些账户的基本构建块是非Chancy反事实依赖。 然而，最近有试图扩展基于SEF的分析，以涵盖Fenton-Glynn（Glynn 2011，Fenton-Glynn 2017的Chance因果;另请参阅概率因果，§4.4）。
5.5默认值和偏差
在§4中，我们看到了两个案例的例子，这些案例是有动力的一些作者以支持上下文主义。 这些例子表现出不同的特征。 在椰子蛋糕被盗的情况下，这个想法是在不同的话语中，同样的因果索赔 - “Suzy从商店盗窃椰子蛋糕导致她随后的疾病” - 可以在真理价值中变化，具体取决于上下文吗？确定有关Suzy的犯罪行为（盗窃而不是购买）或者，她偷了哪些商品（椰子蛋糕而不是浴包）。 相比之下，园丁和女王的案例是（所谓的）原因（园丁的遗漏）和非原因（女王的）与效果相同的情况，但判断在其因果地位方面不同。
在SEF方法中辩论的主要重点是第二种案例 - 孟西语言称之为“反事实的异构”（2017年介绍），其中两种不同的情景具有同义因果模型，但我们对导致的原因的判断不同的不同场景。 例如，考虑一个“虚假预防”（Hiddleston 2005）：相信杀手以前毒害了受害者的咖啡，保镖把解毒剂放入其中。 然而，实际上杀手有一定的心脏，并没有毒害咖啡。 受害者幸存 - 但他的生存不是，肯定不是由保镖的行动造成的，因为对受害者的生命没有威胁，保镖中和。 然而，可以构建这种情况的因果模型，这是对称过度定量的标准情况的同性：比利和Suzy再次投掷岩石，但这次他们的抛出同时击中瓶子，所以每个都足够了它的破碎，既不抢先抢先。 在这种情况下（据称），我们将Billy的和Suzy的投掷标明为瓶子破碎的原因（Blanchard和Schaffer 2017：185-6）。
对反事实同性恋问题的一个广泛的响应已经区分了“默认”（或'普通'）和“偏差”事件，并将这种区别成为从模型中提取了因果信息的方式。 例如，Menzies的方法利用上面关于迄今为止的对称过度确定问题的解决方案的机器，这涉及在非实际值处固定“离路径”变量。 Menzies的建议是，我们在他们的“最正常”的价值观中修复这些变量，从而从世界那些正常价值的角度来看，我们评估了相关的反事实，而不是从实际世界的角度来看（2004,2007，2004年12月，2009））。
直观地，基本思想是（在过度确定的情况下）BT和ST中的每一个的“最正常”值为0（在瓶子上投掷岩石不是正常的！），因此从ST = 0，BS的世界的角度取决于ST（而且类似于BT）。 所以Billy和Suzy的抛出都是瓶子破碎的原因。 毒害某人的咖啡也不正常。 因此，我们持有杀手杀人毒咖啡固定的杀毒剂（如此，在这种情况下，“大多数正常的”世界就像中毒所关注的是实际世界），这提供了受害者的生存不会成立的正确结果依赖于保镖的管理解毒。 （有关交易默认/偏差区分的不同解决方案，请参阅Hitchcock 2007。）
然而，很难看出，如何在“正常”或“正常”或“默认”值为“变量的值”的情况下，可以提供明确的判决，这是如何有单焦和相当良好的概念。因此，它将提供一个客观的“正确”模型集这为同样的情况提供了同样的判决（Blanchard和Schaffer 2017：§§2和3）。 Blanchard和Schaffer认为，“默认相对论”并没有解决它应该解决的一些问题; 然而，更重要的是，他们争辩说，所谓的同构异构模式模型的案例不是真正的真正案例，因为它出现了，因为相关模型的一（或两者）对“适当性”的独立激励标准犯规（见§5.3上文）。 例如，一个这样的标准是不分配值的变量'那个不愿意认真对待'（Hitchcock 2001：287）。 但是园丁和女王的情况违反了该标准：浇水的可能性是，我们不认真对待。 在其他情况下，他们争辩说，同构源于部署'贫困'模型：未能包含足够变量的模型，以充分代表正在建模的情况（Blanchard和Schaffer 2017：§3）的“基本因果结构”。
Blanchard和Schaffer自己的观点是，随着我们的因果判断表现出默认相对性的东西，这是由于在我们的判断中产生了偏见的认知启发式。 “偏差”事件的替代方案倾向于在我们身上“跳出” - 它们很突出，因为它们很容易想象 - 而“默认”事件的替代方案没有。 Blanchard和Schafer的观点因此可以被视为不变主义的版本，其中应该通过我们的因果谈话和思想的因果谈话的特征来容纳有激励语境主义的案例，这些案件是关于（非规范依赖）的因果关系的概念。
在这一领域留下了一系列问题。 一个是我们是否应该要求唯一的“正确”答案到首先是“正常”或“正常”或“默认”值的问题; 也许，如果例如，“正常性”的不同方面（统计可能性，道德或法律规范等），我们应该采用同样情况的两个APT模型可能会提供不同且同样正确的结果，这取决于正常的或设置默认值 - 又取决于上下文（例如，部署模型的目的）。
在关于“默认相对性”的辩论背景下的更一般问题包括导致概念的概念的目的是由“平等主义”的因果关系或者相当受到概念的规范考虑（见上文§4）的概念。 例如，Hitchcock（2017）认为，由于我们对导致的原因是什么，本质上讲，对我们想要的各种各样的干预措施感兴趣，我们应该采取后一行。 （另请参阅伍德沃德2021：CHAP。5.）更重要的问题是，表中所有帐户是否只有一个概念，或者应该是瞄准的，或者应该是瞄准，或者应该是几个（2004厅，McDonnell 2018）。 或者可能导致南希·克里克（神经草后）呼叫“Ballung'概念：”一个粗糙，转移，多孔边界的一个概念，不同思想的拥塞和各种组合可以以各种组合的含义为重点进行焦点。在不同的背景下“（2017：136）。
