圖書標籤: Statistics  Causality  科普  科教文  因果推斷  rstats   

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I was first attracted to this book by the opening example of Sally Clark. But when I read through, I struggled to deal with so many examples, not each one being well interpreted by the author... Anyway, here are the main takeaways from the book: 1) Causality and correlation are not synonymous; 2) Think critically about bias; 3) Time matters.

這本書主攻因果關係構建的主題，使用瞭很多例子和實證來介紹相關的影響因素。雖然市麵上已經有一些質量較佳的書其實也論述同類型問題，比如超級預測術和隨機概率的本質作用等，但是側重均不同，需要相互補充進行全麵瞭解。此書的章節分彆討論心理學因素、相關性、時間、非實驗觀察、計算、實驗、解釋和行動指南，其中隻有最後這一章講的是怎麼辦，其它都是解釋是什麼和為什麼的問題，很無奈但的確實際能做的很少。作者的觀點是因果關係存在但不是普通想象中那麼多，尤其當它處於極其復雜的係統中時，例如社會科學。人們總是傾嚮於各種因果的bias，且現有的數學工具也沒有辦法完美解決，比如多重假設檢驗的統計處理方法永遠是以犧牲兩類錯誤中的一方來提高另一方的效力，永遠不是完美的。這些對於科研工作者可能更有意義，因為科研就是探索因果關係。

這本書主攻因果關係構建的主題，使用瞭很多例子和實證來介紹相關的影響因素。雖然市麵上已經有一些質量較佳的書其實也論述同類型問題，比如超級預測術和隨機概率的本質作用等，但是側重均不同，需要相互補充進行全麵瞭解。此書的章節分彆討論心理學因素、相關性、時間、非實驗觀察、計算、實驗、解釋和行動指南，其中隻有最後這一章講的是怎麼辦，其它都是解釋是什麼和為什麼的問題，很無奈但的確實際能做的很少。作者的觀點是因果關係存在但不是普通想象中那麼多，尤其當它處於極其復雜的係統中時，例如社會科學。人們總是傾嚮於各種因果的bias，且現有的數學工具也沒有辦法完美解決，比如多重假設檢驗的統計處理方法永遠是以犧牲兩類錯誤中的一方來提高另一方的效力，永遠不是完美的。這些對於科研工作者可能更有意義，因為科研就是探索因果關係。

這本書主攻因果關係構建的主題，使用瞭很多例子和實證來介紹相關的影響因素。雖然市麵上已經有一些質量較佳的書其實也論述同類型問題，比如超級預測術和隨機概率的本質作用等，但是側重均不同，需要相互補充進行全麵瞭解。此書的章節分彆討論心理學因素、相關性、時間、非實驗觀察、計算、實驗、解釋和行動指南，其中隻有最後這一章講的是怎麼辦，其它都是解釋是什麼和為什麼的問題，很無奈但的確實際能做的很少。作者的觀點是因果關係存在但不是普通想象中那麼多，尤其當它處於極其復雜的係統中時，例如社會科學。人們總是傾嚮於各種因果的bias，且現有的數學工具也沒有辦法完美解決，比如多重假設檢驗的統計處理方法永遠是以犧牲兩類錯誤中的一方來提高另一方的效力，永遠不是完美的。這些對於科研工作者可能更有意義，因為科研就是探索因果關係。

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用了两周时间读完了克莱因伯格教授的《别拿相关当因果：因果关系简易入门》，用这篇文章先对因果关系推理过程中会遇到的疑惑进行梳理，尤其是相关关系与因果关系的联系和区别。 我们为什么要寻找原因？ 因果关系的重要性毋庸置疑。人们总是认为，一件事情的发生是有原因的，否...  

用了两周时间读完了克莱因伯格教授的《别拿相关当因果：因果关系简易入门》，用这篇文章先对因果关系推理过程中会遇到的疑惑进行梳理，尤其是相关关系与因果关系的联系和区别。 我们为什么要寻找原因？ 因果关系的重要性毋庸置疑。人们总是认为，一件事情的发生是有原因的，否...  

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