Causal Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Sage Publications, Inc.

作者:Herbert B. Asher

出品人:

页数:96

译者:

出版时间:1983-1-1

价格:GBP 17.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780803906549

丛书系列:Quantitative Applications in the Social Sciences

图书标签:

• 因果推断
• 因果模型
• 统计建模
• 机器学习
• 贝叶斯网络
• 干预效应
• 反事实推理
• 因果发现
• 潜在变量
• 结构方程模型

《因果模型》—— 揭示事物运作的深层逻辑 《因果模型》是一部深度探索事物之间相互作用、揭示“为什么”的本质的书籍。它并非一本简单罗列事实或观点的著作，而是带领读者踏上一段严谨的思维旅程，学习如何构建、理解和应用因果关系。在当今信息爆炸、复杂系统日益凸显的时代，能够清晰地识别并理解事物背后的驱动力，是我们做出明智决策、解决实际问题的关键。《因果模型》正是为实现这一目标提供了系统性的方法论和深刻的见解。 本书的价值在于其对“因果”这一核心概念的深入剖析。我们生活在一个由因果链条构成的世界中，从个人选择对生活轨迹的影响，到政策干预对社会经济的改变，再到科学实验对自然规律的探索，无一不遵循着因果的逻辑。然而，直觉往往会误导我们，将相关性错认为因果，或是忽略了潜在的混杂因素。《因果模型》正是为了弥合这一认知鸿沟而生。它不回避因果推理的复杂性，反而将其视为一种强大的工具，通过严谨的定义、精妙的论证和丰富的案例，教会读者如何辨别真伪，如何从海量数据中提炼出有意义的因果联系。 本书的核心内容聚焦于因果模型的构建与应用。作者首先会系统地介绍什么是因果模型，它与传统统计模型有何不同，以及为什么因果模型在理解世界和进行干预方面具有不可替代的作用。读者将学习到如何清晰地界定因果关系，如何区分正向因果、负向因果以及可能的循环因果。 随后，本书将深入探讨因果推理的方法论。这部分内容将涵盖从经典的设计性研究（如随机对照试验）到在观察性数据中进行因果推断的各种技术。读者会了解到潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）这一现代因果推断的基石，理解其核心概念，如处理效应（Treatment Effect）、反事实（Counterfactual）等。此外，本书还将详细介绍一系列重要的因果发现算法和因果效应估计方法，包括但不限于： 匹配（Matching）方法：如倾向性评分匹配（Propensity Score Matching）、精确匹配（Exact Matching）等，旨在通过统计手段模拟随机对照试验。 工具变量（Instrumental Variables, IV）：当存在未观测到的混杂因素时，如何利用与处理变量相关但与结果变量无关（除了通过处理变量）的工具变量来识别因果效应。 断点回归（Regression Discontinuity Design, RDD）：利用某一阈值或断点来评估干预效果，尤其适用于政策或项目评估。 差分中的差分（Difference-in-Differences, DiD）：通过比较干预组和对照组在干预前后的变化差异来估计因果效应，是评估政策效果的常用方法。 因果图模型（Causal Graphical Models）：如贝叶斯网络（Bayesian Networks）和结构方程模型（Structural Equation Models, SEM）在因果推理中的应用。读者将学习如何利用有向无环图（Directed Acyclic Graphs, DAGs）来表示因果结构，理解d-分离（d-separation）等概念，以及如何利用这些图来识别可识别的因果效应，并避免混杂偏倚。 因果发现算法：在没有预设模型的情况下，如何从数据中自动学习因果结构，如PC算法、FCI算法等。 本书的另一重要贡献在于其广泛的应用场景。无论您是经济学家、公共卫生研究者、社会科学家、计算机科学家、生物学家，还是商业分析师，《因果模型》都能为您提供宝贵的工具和思维框架。书中将穿插大量来自不同领域的真实案例研究，生动地展示如何运用因果模型解决实际问题： 医学与公共卫生：评估某种疗法的有效性，识别疾病的风险因素，理解疫苗接种对群体免疫的影响。 经济学：分析最低工资对就业的影响，量化税收政策的经济效应，评估教育投入对经济增长的作用。 社会学与政治学：研究社会不平等的原因，分析政策干预对犯罪率的影响，理解选举制度对政治结果的作用。 计算机科学与人工智能：构建更具解释性和鲁棒性的机器学习模型，实现可信赖的AI决策，理解推荐系统的因果机制。 商业与市场营销：评估广告活动的效果，理解客户行为的驱动因素，优化定价策略。 《因果模型》的写作风格注重逻辑严谨、表述清晰，并辅以大量的图示和数学推导，但同时力求易于理解。作者不会仅停留在理论层面，而是强调将理论付诸实践。书中会提供实际操作的指导，引导读者如何选择合适的因果模型和方法，如何进行数据预处理和模型诊断，以及如何解释和报告因果分析的结果。 阅读《因果模型》，您将不仅掌握一套强大的分析工具，更重要的是，您将重塑您看待世界的方式。您会学会如何超越表面现象，深入探究事物运作的内在逻辑；您会更有信心在不确定环境中做出更明智的判断；您将能够设计出更有效的干预措施，以应对我们面临的各种挑战。这不仅仅是一本书，更是通往更深刻理解和更有效行动的桥梁。

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