Для шага 1 мы извлекаем из наших данных сведения, что EX (Элис) = 6 и ED (Элис) = 0. Мы подставляем эти значения в уравнения (5) и (6). Затем уравнения сообщают нам специфические для Элис факторы: U_S (Элис) = $1 000 и U_EX (Элис) = –4. Они представляют все уникальное, особенное и чудесное, что есть в Элис. Что бы это ни было, оно добавляет 1 000 долларов к ее прогнозируемой зарплате.

Шаг 2 велит нам использовать do-оператор, чтобы стереть стрелки, указывающие на переменную, для которой установлено контрфактивное значение (образование), и присвоить Элис диплом бакалавра (образование = 1). В этом примере шаг 2 тривиален, потому что нет стрелок, указывающих на образование, и, следовательно, нет стрелок, которые нужно стереть. Однако в более сложных моделях удаление стрелок нельзя пропустить, потому что оно влияет на вычисления в шаге 3. Переменным, которые могли повлиять на результат через промежуточную переменную, больше не разрешается это делать.

Наконец, шаг 3 предполагает обновление модели с целью отразить новую информацию: U_S = $1 000, U_EX = –4 и ED = 1. Сначала мы используем уравнение (6), чтобы пересчитать, каким был бы стаж Элис, если бы она училась в колледже: EX_ED = 1 (Элис) = 10 — 4–4 = 2 года. Затем мы используем уравнение (5), чтобы пересчитать ее потенциальную зарплату: