# Wnioskowanie przyczynowe

EN: **Causal inference** · id `causalinference`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Fundamenty i rozumowanie](https://aiatlasgraph.com/t/foundations.md) › [Modele probabilistyczne](https://aiatlasgraph.com/t/probabilistic.md) › Wnioskowanie przyczynowe

## Description

- PL: Odróżnianie przyczyny od korelacji: interwencje, kontrfakty, zmienne zakłócające i odkrywanie struktury przyczynowej z danych.
- EN: Telling causation from correlation: interventions, counterfactuals, confounders and discovering causal structure from data.

## In one sentence

- PL: To badanie, czy zmiana jednej rzeczy rzeczywiście wpływa na inną.
- EN: This investigates whether changing one thing actually affects another.

## Problem it solves

- PL: Dwie rzeczy mogą występować razem bez związku przyczynowego, więc samo porównanie danych może prowadzić do błędnej decyzji.
- EN: Two things can occur together without a causal link, so comparing data alone may lead to a mistaken decision.

## What it does

- PL: Korzysta z eksperymentów lub jawnych założeń o zależnościach, żeby oddzielić wpływ badanej zmiany od innych czynników.
- EN: It uses experiments or explicit assumptions about dependencies to separate the effect of a change from other factors.

## Everyday example

- PL: Sprzedaż rośnie po zmianie strony sklepu; sprawdzasz też sezon i reklamy, zanim przypiszesz wzrost nowemu układowi strony.
- EN: Sales rise after a shop redesign; you also examine seasonality and advertising before attributing the increase to the new layout.

## This concerns you if you…

- PL: chcesz ocenić skutek konkretnej zmiany
- PL: musisz odróżniać przyczynę od współwystępowania
- EN: want to assess the effect of a particular change
- EN: need to distinguish causes from things occurring together

## Keywords

causal DAGs · do-calculus · instrumental variables · confounding · structural causal models · causal discovery

## How it works

- PL: Model strukturalny opisuje mechanizmy generujące dane i skutki zastąpienia wybranej zmiennej interwencją. Identyfikacja łączy założenia przyczynowe z eksperymentem lub obserwacjami, aby wyznaczyć efekt działania.
- EN: A structural model describes data-generating mechanisms and effects of replacing a variable through intervention. Identification combines causal assumptions with experiments or observations to determine an action's effect.

## Limits

- PL: Dane obserwacyjne same nie ustalają struktury przyczynowej. Nieobserwowane wspólne przyczyny i nieweryfikowalne założenia mogą uniemożliwiać identyfikację; dobra predykcja nie potwierdza efektu interwencji.
- EN: Observational data alone does not determine causal structure. Unobserved common causes and unverifiable assumptions can prevent identification; good prediction does not establish intervention effects.

## Key terms

- PL: **confounder**: Wspólna przyczyna wpływająca na analizowane działanie i jego wynik.
- PL: **interwencja**: Zmiana mechanizmu ustalającego zmienną, zamiast tylko obserwowania jej wartości.
- EN: **confounder**: A common cause affecting both an examined action and its outcome.
- EN: **intervention**: Changing the mechanism determining a variable rather than merely observing its value.

## Know first

- [Sieci bayesowskie (Bayesian networks)](https://aiatlasgraph.com/t/bayesnets.md)
- [Testy statystyczne i przedziały ufności (Hypothesis tests and confidence intervals)](https://aiatlasgraph.com/t/hypothesistesting.md)

## Examples

- PL: Grafy przyczynowe · do-rachunek · zmienne instrumentalne · odkrywanie przyczynowe
- EN: Causal graphs · do-calculus · instrumental variables · causal discovery

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Sieci bayesowskie (Bayesian networks)](https://aiatlasgraph.com/t/bayesnets.md)
- [Testy A/B funkcji AI (A/B testing AI features)](https://aiatlasgraph.com/t/abtesting.md)

## Sources

- [Brady Neal · Introduction to Causal Inference (course)](<https://www.bradyneal.com/causal-inference-course>) `neal-causal` · by Brady Neal
- [Causal Inference with Large Language Model: A Survey](<https://arxiv.org/abs/2409.09822>) `ma2025causal-llm` · by Jing Ma

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/causalinference · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30