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Monte Carlo Simulation and Resampling Methods for Social Science

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Thomas M. Carsey
SAGE Publications, Inc
2013-8-6
304
USD 49.00
Paperback
9781452288901

图书标签: Statistics  统计  计算机模拟  计算机  统计学  研究方法  数学-概率统计  numerical_methods   


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发表于2024-09-20

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图书描述

Taking the topics of a quantitative methodology course and illustrating them through Monte Carlo simulation, this book illustrates abstract principles, such as bias, efficiency, and measures of uncertainty in an intuitive, visual way. Instead of thinking in the abstract about what would happen to a particular estimator "in repeated samples," the book uses simulation to actually create those repeated samples and summarize the results. The book includes basic examples appropriate for students learning the material for the first time, as well as more advanced examples that a researcher might use to evaluate an estimator he or she was using in an actual research project. The book also covers a wide range of topics related to Monte Carlo simulation, such as resampling methods, simulations of substantive theory, simulation of quantities of interest (QI) from model results, and cross-validation.

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科学研究有几种主要方法,包括观察和实验,还有随着计算机技术发展起来的模拟方法。这本书也可以取名为《手把手教你建模》,因为作者从最为基本的统计学概念入手,几乎解释了每一行R语言程序,逐个模拟各种已知数据分布的情况和主流resampling方法,最后加上具体实际案例操作。在社科研究中,我们无法收集目标群体所有成员的数据,只能收集相应样本的信息,然而在单次的项目中往往也就只能收集一次,而不是从总体中抽取一千一万甚至更多次(注意这里是抽样次数,不是被试数,在真实研究中不可能做到这么多次),这必然带来不足,计算机模拟为研究者提供了新的途径,使得千万次的抽样在理论上成为可能,用以结合真人数据得出更为广泛和确切的结论。Monte Carlo和resampling技术应该成为科研工作者深入了解并使用的工具。

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