Resumen:La toma de decisiones contrafactual frente a la incertidumbre implica seleccionar la acción óptima entre varias alternativas utilizando un razonamiento causal. Los tomadores de decisiones a menudo clasifican los resultados potenciales esperados (o su correspondiente utilidad y deseabilidad) para comparar las preferencias de las acciones candidatas. En este artículo, estudiamos nuevas reglas contrafácticas para la toma de decisiones mediante la introducción de dos nuevas métricas: las probabilidades de clasificación de resultados potenciales (PoR) y la probabilidad de lograr el mejor resultado potencial (PoB). PoR revela la clasificación más probable de resultados potenciales para un individuo, y PoB indica la acción con mayor probabilidad de producir el resultado mejor clasificado para un individuo. Luego establecemos teoremas de identificación y derivamos límites para estas métricas, y presentamos métodos de estimación. Finalmente, realizamos experimentos numéricos para ilustrar las propiedades de los estimadores en muestras finitas y demostrar su aplicación a un conjunto de datos del mundo real.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 17 de noviembre de 2025.
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