Для рекламного агентства хорошая новость здесь в том, что компьютер теперь способен справиться с этой сложной проблемой слияния данных и, руководствуясь do-исчислением, сообщить нам, какие исследования используются для ответа на наш запрос и какими способом это делается, а также какую информацию нам нужно собрать в Арканзасе, чтобы подтвердить вывод. В некоторых случаях эффект переносится напрямую, без дополнительной работы — возможно, нам не придется ехать в Арканзас. Например, эффект от рекламы в Арканзасе должен быть таким же, как в Бостоне, потому что согласно диаграмме, группа с отличается от группы а только переменной V, которая не влияет ни на воздействие X, ни на результат Y.

Рис. 66. Различия между исследованными группами, выраженные в графической форме

Нам необходимо по-новому оценить данные в некоторых других исследованиях, положим, принять в расчет иную возрастную структуру населения в лос-анджелесском исследовании б. Интересно, что эксперимента в Торонто e достаточно для оценки нашего запроса в Арканзасе, несмотря на несоответствие в параметре W, если мы можем измерить только X, W и Y в Арканзасе.

Примечательно, что мы нашли примеры, в которых транспортировка невозможна из любого отдельно взятого исследования; тем не менее целевое количество можно оценить по их комбинации. Кроме того, даже исследования, откуда нельзя ничего перенести, не совсем бесполезны. Так, исследование Гонолулу е на рис. 66 невозможно транспортировать из-за стрелки S → Y. Однако стрелка X → W не загрязнена S, поэтому данные, полученные в этой группе, можно использовать для оценки P (W | X). Объединив это с оценками P (W | X) из других исследований, мы повысим точность этого подвыражения. Тщательно комбинируя такие подвыражения, мы можем синтезировать точную общую оценку целевого количества.