The aim of this paper is to offer the first systematic exploration and
definition of equivalent causal models in the context where both models are not
made up of the same variables. The idea is that two models are equivalent when
they agree on all "essential" causal information that ca
通过观察决策者的干预偏好，我们展示了可以理解和识别决策者的主观因果判断的可能性。通过使用因果模型，我们表示因果关系，其中世界由一组变量组成，通过方程式进行关联。我们证明，如果干预偏好关系满足某些公理（与关于反事实的标准公理相关），那么我们可以定义（i）一个因果模型，（ii）捕捉决策者对世界外部因素的不确定性的概率，以及（iii）与每个干预相关的预期效用，并且如果干预 A 的预期效用大于干预 B 的预期效用，则干预 A 优于干预 B。此外，我们还对因果模型的唯一性进行了描述。因此，我们的结果使建模者能够测试决策者的偏好是否与某个因果模型一致，并且从观察行为中确定因果判断。