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統(tǒng)計因果推理入門(翻譯版)

統(tǒng)計因果推理入門(翻譯版)

定 價:¥40.00

作 者: Judea Pearl,Madelyn Glymour,Nicholas P.Jewell 編,楊矯云,安寧,李廉 譯
出版社: 高等教育出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787040542196 出版時間: 2020-09-01 包裝: 平裝
開本: 32開 頁數(shù): 195 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  因果性是理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)的核心,如果無法從數(shù)據(jù)中獲知因果關(guān)系,則甚至無法回答諸如“治療方案對患者有益還是有害”這類基本問題。雖然現(xiàn)在有很多關(guān)于數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計方法的教科書,但到目前為止還沒有適合初學(xué)者水平的書,介紹如何從數(shù)據(jù)中快速梳理因果信息的各種方法?!督y(tǒng)計因果推理入門(翻譯版)》彌補了這種缺憾。該書使用簡單的實例與樸實的語言介紹了如何定義因果關(guān)系,在各種情形下估計因果參數(shù)所必需的假設(shè),如何數(shù)學(xué)化地表示這些假設(shè),這些假設(shè)是否有可檢測的蘊涵,如何預(yù)測干預(yù)的效應(yīng),以及如何進行反事實推理等。這些都是有興趣用統(tǒng)計方法回答因果問題的讀者需要掌握的基本工具?!督y(tǒng)計因果推理入門(翻譯版)》適用于對解釋數(shù)據(jù)感興趣的任何讀者,該書的實例來自不同領(lǐng)域,涵蓋醫(yī)學(xué)、公共政策以及法律等。

作者簡介

  Judea Pearl,是美國加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校計算機科學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的教授,他是認知系統(tǒng)實驗室負責(zé)人,從事人工智能、因果推理和科學(xué)哲學(xué)的研究。Pearl是《因果推理期刊》的聯(lián)合創(chuàng)始人和編輯,著有三本關(guān)于推理領(lǐng)域的里程碑式著作。他的著作《因果關(guān)系:模型、推理和推斷》(劍橋出版社,2000,2009)介紹了現(xiàn)代因果分析中使用的許多方法。該書獲得了倫敦經(jīng)濟學(xué)院拉卡托斯獎( Lakatos Award),并被超過13000篇科學(xué)出版物引用。Pearl是美國國家科學(xué)院院士、美國國家工程院院士、美國人工智能協(xié)會的創(chuàng)始會士。由于他對概率和因果推理的基礎(chǔ)性貢獻,Pearl囊獲了包括以色列理工學(xué)院的哈維獎(Harvey Prize)和ACM圖靈獎在內(nèi)的眾多獎項。Madelyn Glymour,是卡內(nèi)基一梅隆大學(xué)的數(shù)據(jù)分析師、加利福尼亞大學(xué)洛杉磯分校認知系統(tǒng)實驗室的科學(xué)作家和編輯。她的研究興趣在于因果發(fā)現(xiàn)以及能夠讓廣大讀者理解復(fù)雜概念所蘊含的藝術(shù)。Nicholas P.Jewell,是加利福尼亞大學(xué)伯克利分校生物統(tǒng)計學(xué)和統(tǒng)計學(xué)教授。自從1981年進入伯克利分校后,他先后擔(dān)任多個學(xué)術(shù)和行政職務(wù),特別是1994-2000年間擔(dān)任了副教務(wù)長。他還曾在愛丁堡大學(xué)、牛津大學(xué)、倫敦衛(wèi)生與熱帶醫(yī)學(xué)院以及京都大學(xué)擔(dān)任學(xué)術(shù)職務(wù)。2007年,他在意大貝拉吉奧洛克菲勒基金研究中心做訪問學(xué)者。Jewell是美國統(tǒng)計協(xié)會、數(shù)理統(tǒng)計研究所和美國科學(xué)促進協(xié)會(AAAS)會士。他曾經(jīng)獲得斯內(nèi)德克獎和哈佛大學(xué)統(tǒng)計科學(xué)馬文·澤倫領(lǐng)導(dǎo)獎。Jewell目前是《美國統(tǒng)計協(xié)會會刊:理論與方法》雜志編輯、美國科學(xué)促進會統(tǒng)計學(xué)分會的主席。他的研究重點是把統(tǒng)計方法應(yīng)用到傳染病和慢性病流行病學(xué)、藥物安全性評估、比較分析和人權(quán)領(lǐng)域。

圖書目錄

第1章 緒言:統(tǒng)計及因果模型
1.1 為什么研究因果關(guān)系
1.2 辛普森悖論
1.3 概率和統(tǒng)計
1.3.1 變量
1.3.2 事件
1.3.3 條件概率
1.3.4 獨立性
1.3.5 概率分布
1.3.6 全概率公式
1.3.7 使用貝葉斯法則
1.3.8 期望值
1.3.9 方差和協(xié)方差
1.3.10 回歸
1.3.11 多元回歸
1.4 圖
1.5 結(jié)構(gòu)因果模型
1.5.1 因果假設(shè)建模
1.5.2 乘積分解
第2章 圖模型及其應(yīng)用
2.1 模型與數(shù)據(jù)的聯(lián)系
2.2 鏈結(jié)構(gòu)和分叉結(jié)構(gòu)
2.3 對撞結(jié)構(gòu)
2.4 d-分離
2.5 模型檢驗與因果搜索
第3章 干預(yù)的效果
3.1 干預(yù)
3.2 校正公式
3.2.1 校正還是不校正
3.2.2 多重干預(yù)和截斷乘積規(guī)則
3.3 后門準則
3.4 前門準則
3.5 條件干預(yù)和特定變量效應(yīng)
3.6 逆概率加權(quán)
3.7 中介
3.8 線性系統(tǒng)中的因果推斷
3.8.1 結(jié)構(gòu)系數(shù)與回歸系數(shù)
3.8.2 結(jié)構(gòu)系數(shù)的因果解釋
3.8.3 識別結(jié)構(gòu)系數(shù)和因果效應(yīng)
3.8.4 線性系統(tǒng)中的中介
……
第4章 反事實及其應(yīng)用
參考文獻

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