Fjarrmaalaspaar og aaeettlanagerdd

Hefdddbundinar fjarrmaalaspar reiiddast a timaraaddarlikon sem geraa radd fyrir thvi ad sogulleg mynstur haldist obreyttt, og missaa af skippulagslegum breytingum og orsakaathaaattum. Orsakaspaadferddafraeddi okkar greinir hvad raunverulega drifur fjarrmaalaamaelikvarddda, sem gerir kleift ad spaar sem laga sig ad breytttum vidsskiiptaskilyrdddum.

Vid beitumCausal Machine Learningtil ad leysa floknar vidsskiiptaaskoranir.

Vid sameinnnum orsakauppgotttvanarreikniirit vid hagfraeddistollfraeddilikkonn til ad greina sonn drifkraft tekkjna, kostnaddar, framlegddar og sjoodsstraeyma. Frekarr en ad laga mynstur ad sogullegum gognum, gerum vid likkan af kerfjum sem tengja rekstrarrmaelikvarddda vid fjarrmaalaaafkkomur. Thetta felur i ser atburdddaraasgreining sem tekur tillit til thess hvernig inngrip flaeeddda gegnum vidsskiipttinn: hvernig mun auking i markkaddsssetningarutgjolldum hafa ahrrif a tekkjjur miiddadd vid samkeppnisviddbbragd? Hvaada seinkkudd ahrif verdda a liifstidddarvirdddi vidhsskiptavinar? Hvernig hafa verdlaagningarbreytinggar samspil vid eininngaarhagfraeddi? Nadgunarshaatttur okkar nytir [haviidddar hagfraeddistollfraeddiligar adferdddir](/research#high-dimensional-metrics) til ad takka a flooknum vidsskiiptaumhverfum.

Fjarrmaalasstjorar sem nota pallinn okkar geta dregidddd verullega ur spadvilllum boridddd vid hefdddbundddnar adferdddir og fenggid adgerddarhaefar atburdddaraasinnnsaeaaekir fyrir aaeettlanagerdd. Fyrirtaeki geta med sjalfstrausti gerrtt likkan af fjarrmaalalegum ahrifum stefnumokkandi akvarddana aaddur en framkvaemmd. Vid markkaddsstruflanir lagga sig orsakalikonin okkar hradarr vegna thess ad their eru grundvoollludd a vidsskiiptakerfum frekarr en sogullegum fylgnum.

Gagnvirkir stjjornbordd laata fjarrmalaasteymi streituproffa forsendur, kanna hvad-ef atburdddaraas og midla spadtraustsabilum til stjornar med tollfraeddillegri stranggleggu.