反事実分布のシミュレーションを、因果モデルが部分的にしか分かっていない場合にも拡張することはできるか
提案されたアルゴリズムは、因果モデルの全体像を把握していなくても、部分的な知識で反事実分布のシミュレーションを拡張する可能性があります。具体的には、アルゴリズムをさらに柔軟に設計し、部分的な因果モデルの情報を活用してシミュレーションを行うことが考えられます。例えば、部分的な因果モデルの構造やパラメータに関する推定を組み込んで、シミュレーションの精度を向上させることができるかもしれません。また、部分的な因果モデルの情報を補完するための補間手法や推測手法を導入することで、より包括的な反事実分布のシミュレーションが可能になるかもしれません。