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《社会统计学与数理统计学的统一(英文版)》内容简介：It is recorded by the history of statistics that "political arithmetic" and "staatenkunde" date back to the 17th century-primary social statistics, originated in Britain and Germany. Almost at the same time, "gambling mathematics"-primary probability theory, appeared in Italy. Primary mathematical statistics did not come into being until the 19th century when law of large numbers and error theory were discovered and added to probability theory. So we can draw the conclusion that social statistics came into use two centuries earlier than mathematical statistics.
《人口学前沿：当代计量方法与应用》 图书简介 本书聚焦于人口学领域的前沿研究，系统梳理了当代人口学研究者所依赖的核心计量方法、数据处理技术以及新兴分析框架。本书旨在为从事人口学、社会学、公共政策研究以及相关量化分析的学者、研究生和专业人士提供一份详尽的操作指南和理论参考。 第一部分：人口学数据的获取、清洗与结构化 本部分详尽阐述了现代人口学研究中数据来源的多元化与复杂性。我们首先回顾了传统的人口普查数据和登记系统的优势与局限，特别是针对大规模、高频变动人口群体的处理挑战。随后，重点深入探讨了非常规数据源的应用，包括社交媒体数据、地理空间信息系统（GIS）数据以及移动设备生成的大数据在人口结构、迁移模式和生命事件（如婚姻、生育）分析中的整合方法。 数据质量控制是量化研究的基石。本章详细介绍了数据清洗的系统流程，包括缺失值（Missing Data）的处理策略，如多重插补（Multiple Imputation）的原理与操作，并对比了不同的估计模型（如MICE、FCS）。此外，针对跨时间序列数据的异质性和不一致性，我们提供了统一数据标准和构建一致性指标的实践建议。在数据结构化方面，本书强调了如何将多源异构数据转化为适合复杂统计模型分析的面板数据结构，尤其关注事件史分析（Event History Analysis）中时间变量的精确编码与校准。 第二部分：微观层面的生命周期分析模型 本部分深入探讨了用于分析个体生命周期事件的核心计量模型。 1. 生存分析与事件史模型： 详细介绍了Kaplan-Meier估计、Log-Rank检验以及Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）在分析生育间隔、初次就业时间、死亡率差异等问题上的应用。重点讲解了如何将协变量的时变性（Time-Varying Covariates）纳入模型，以更精确地捕捉动态的人口过程。同时，本书也涵盖了更复杂的离散时间生存模型和竞争风险模型（Competing Risks Model），用以解析多重生命事件间的相互影响与抑制效应。 2. 离散选择模型与倾向性得分匹配（PSM）： 在评估社会政策对个体生育决策、迁移选择影响时，如何控制内生性和选择偏误至关重要。我们系统地阐述了Logit和Probit模型在二元选择（如是否生育二胎）中的应用，并详细介绍了多项Logit模型在多重选择情境下的扩展。专门辟章论述了倾向性得分匹配（PSM）作为准实验方法的应用，包括Propensity Score的估计、近邻匹配、核匹配的实际操作步骤，以及对匹配质量的敏感性检验，确保因果推断的稳健性。 第三部分：宏观与中观层面的动态结构分析 本部分转向人口结构与人口再生产的宏观分析框架。 1. 人口结构预测与矩阵模型： 详细阐述了经典的Leslie矩阵模型和更具灵活性的多组分投影模型（Multi-State Projection Models）。本书不仅关注标准的年龄-性别结构预测，还扩展到教育水平、劳动力参与状态等社会特征的结构预测。通过具体的案例演示，指导读者如何根据不同的生育率、死亡率情景，构建反映社会经济变迁的预测模型，并讨论了模型不确定性的量化方法。 2. 空间人口学与多层次模型（HLM）： 认识到人口现象的空间异质性和层级结构，本部分重点介绍了多层次回归模型（Hierarchical Linear Models, HLM）在人口学中的应用。这包括分析个体层面的生育行为如何受到家庭、社区乃至国家层面政策环境的影响。我们详细讲解了随机截距模型、随机斜率模型的构建，以及如何处理具有空间自相关性的数据（如引入空间滞后或空间误差项），以避免传统回归分析中的标准误估计偏差。 第四部分：因果推断与因果机制探索 现代人口学研究愈发强调从“相关性”迈向“因果性”。本部分专门讨论了复杂因果推断工具的应用。 1. 工具变量法（IV）与结构方程模型（SEM）： 针对难以观测或测量的潜在变量（如文化资本、家庭偏好），我们介绍了工具变量法（Instrumental Variables）如何通过寻找外生性较强的替代变量来解决内生性问题。此外，结构方程模型（SEM）被引入，用于检验复杂的理论路径模型，量化文化、经济激励、制度环境等多个变量链条对最终人口结果（如代际流动性）的综合影响。 2. 准实验方法与断点回归设计（RDD）： 针对政策实施带来的冲击评估，本书深入剖析了断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）的适用条件和实施细节，包括清晰界定“处理”与“控制”组的边界，以及如何进行稳健性检验。这对于评估特定年龄门槛、收入阈值或教育政策对人口行为的即时和长期效应至关重要。 结论与展望 全书最后总结了大数据、人工智能技术对人口学研究范式的潜在颠覆，并探讨了如何利用自然语言处理（NLP）技术从文本数据中提取人口学信息，展望了未来人口学研究在应对全球性挑战（如老龄化、气候移民）中所需计量能力的提升方向。本书提供的所有方法论均辅以R或Stata的实际操作示例，确保理论与实践的无缝衔接。
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