社会科学中的识别问题
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作者[美]查尔斯·F.曼斯基（CharlesF.Manski）著；李玮译；李辉文
出版社格致出版社
ISBN9787543232532
出版时间2021-12
装帧平装
开本16开
定价45元
货号31297516
上书时间2024-05-30
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
导论
识别
包容模糊性
第l章 外推法
1.1 推测犯罪行为
1.2 推测概率
1.3 从随机样本数据推断条件分布
1.4 先验分布信息
1.5 推测高中毕业率
第2章 选择问题
2.1 问题的本质
2.2 单从缺失样本出发的识别问题
2.3 不再流浪的概率
2.4 初始分布信息
2.5 处理效应的识别
2.6 不同处理结果间的信息联系
2.7 推测若所有家庭都完整时的高校毕业情况
第3章 项目评估中的混合问题
3.1 公共项目的实验评估
3.2 实验的变化
3.3 佩里学前教育方案
3.4 仅用边际信息识别混同
3.5 结果分布的限制
3.6 干预政策的局限性
3.7 识别联合假设
第4章 响应抽样
4.1 优势比与公共健康
4.2 相对风险以及归因风险的估计区间
4.3 边际分布的信息
4.4 单回应分层抽样
4.5 普通二元分层
第5章 个人行为推测
5.1 显示偏好分析
5.2 年轻人如何推断教育的回报
5.3 偏好数据的分析
第6章 联立性
6.1 计量经济学中的“那个”识别问题
6.2 线性市场模型
6.3 博弈的均衡
6.4 向下需求曲线的联立性问题
第7章 映像问题
7.1 内生性、联系和相关性
7.2 一个线性模型
7.3 纯内生效应模型
7.4 推断参照群体的组成
7.5 动态分析
参考文献
内容摘要
本书为社会学和行为科学家提供了一种能有逻辑性地从非经验和经验数据推出预测范围的统一语言和工具集合。作者从犯罪学、人口统计学、流行病学、社会心理学、社会学以及经济学的案例出发，来说明这种语言以及这种工具的广泛适用性。在计量经济学、社会学和心理统计学领域，有很多传统的方法来描述识别问题。部分传统的方法本质上就是统计学的方法，即利用一般似然函数和非独立参数估计的概念。本书作者的策略是，将识别问题从纯粹的统计概念中剥离出来，并用社会学和行为科学的方法解释它。每一个识别问题都有实例引出，并提出其真实的社会政策的重要性，书中数学公式的应用最为简洁，并从识别问题中导出作者的主旨思想。Manski首先从一个人口预测外推至另一个人口预测或未来人口预测开始，之后分析当科学家试图解决的预测方法对结果的影响时通常会遇到的选择问题。他分析了具体的假设并拓展出范围估计的非参数方法。Manski说明了如何利用这些工具来调查一般的问题，如预测家庭结构对子女的影响，以及警察对犯罪率的影响等。部分章节还成功地用这些工具估计一些社会项目，如流行病学研究中使用病例对照实验来分析危险因素或疾病，以及在人类学研究中利用统计数据分析未来的生育率等。最后，以两个社会互动问题中的识别问题结束：经典的计量经济学中的同步性问题，以及邻域效应和认知效应的反射性问题。
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