불확실성 속에서 인과 추론을 사용하여 여러 대안 중 최적의 행동을 선택하는 반사실적 의사 결정을 연구합니다. 잠재적 결과의 순위를 매겨 행동을 비교하는 대신, 잠재적 결과 순위 확률(PoR)과 최고 잠재적 결과 달성 확률(PoB)이라는 두 가지 새로운 메트릭을 도입하여 새로운 반사실적 의사 결정 규칙을 연구합니다. PoR은 개인에 대한 잠재적 결과의 가장 가능성 있는 순위를, PoB는 최고 순위 결과를 얻을 가능성이 가장 높은 행동을 나타냅니다. 본 연구에서는 이러한 메트릭에 대한 식별 정리와 경계를 설정하고, 추정 방법을 제시합니다. 마지막으로, 추정기의 유한 표본 속성을 설명하고 실제 데이터 세트에 적용하기 위한 수치 실험을 수행합니다.
