The Oxford Handbook of Causal Reasoning

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出版者:OUP USA
作者:Edited by Michael R. Waldmann
出品人:
页数:768
译者:
出版时间:2017-5-25
价格:0
装帧:精装
isbn号码:9780199399550
丛书系列:
图书标签:
  • 认知科学
  • 认知
  • 心理学
  • 因果性
  • 哲学
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具体描述

Causal reasoning is one of our most central cognitive competencies, enabling us to adapt to our world. Causal knowledge allows us to predict future events, or diagnose the causes of observed facts. We plan actions and solve problems using knowledge about cause-effect relations. Without our ability to discover and empirically test causal theories, we would not have made progress in various empirical sciences. In the past decades, the important role of causal knowledge has been discovered in many areas of cognitive psychology. Despite the ubiquity of causal reasoning, textbooks of cognitive psychology have neglected this growing field. The goal of The Oxford Handbook of Causal Reasoning is to fill this gap. The handbook brings together the leading researchers in the field of causal reasoning and offers state-of-the-art presentations of theories and research. It provides introductions of competing theories of causal reasoning, and discusses its role in various cognitive functions and domains. The final section presents research from neighboring fields.

《因果推理的牛津手册》 概览 《因果推理的牛津手册》是一部全面而深入的学术著作,它系统地梳理了因果推理这一跨学科领域的核心概念、理论框架、方法论以及前沿研究。本书汇集了来自哲学、统计学、机器学习、经济学、心理学、医学等多个领域的顶尖学者,为读者提供了一个关于“是什么导致了什么”这一基本问题的多维度视角。本书旨在为研究人员、学生以及任何对理解因果关系本质感兴趣的人提供一个权威且易于理解的指南,帮助他们掌握探究和解释因果现象的工具和思路。 核心内容 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者进入因果推理的复杂世界。 第一部分:因果推理的基础 概念的界定与历史回顾: 详细探讨了“因果关系”这一核心概念的定义演变,从亚里士多德的四因说到休谟的关联论,再到现代的干预主义和反事实观点。本部分深入分析了因果关系与相关性之间的根本区别,强调了识别和证明因果联系的必要性。 哲学视角: 深入分析了哲学在因果推理中的关键作用,包括对因果机制、因果解释、必然性和可能性的探讨。讨论了各种哲学理论如何塑造我们对因果的理解,以及这些理论在实践中的应用。 统计学视角: 介绍了因果推理的统计学基础,包括概率模型、相关性、混淆变量、中介变量等概念。详细阐述了如何利用统计工具来识别和量化因果效应,规避偏差。 第二部分:因果推理的建模与方法 结构因果模型(SCM): 深入讲解了结构因果模型,包括其理论基础、图形表示(如因果图、有向无环图 DAGs)以及如何利用SCM进行因果推断。重点阐述了do运算符在模拟干预和回答反事实问题中的强大作用。 潜在结果框架(Rubin Causal Model): 详细介绍了潜在结果框架,解释了其在随机对照试验(RCT)和观测数据分析中的应用。重点讨论了处理效应、平均处理效应(ATE)、条件平均处理效应(CATE)等关键概念,以及如何通过匹配、分层、倾向得分等方法来估计因果效应。 因果发现算法: 介绍了各种自动从数据中发现因果结构的算法,包括PC算法、FCI算法、LiNGAM等。探讨了这些算法的优势、局限性以及在复杂系统中的应用潜力。 因果推断中的偏差与鲁棒性: 深入探讨了在因果推断中可能出现的各种偏差,如选择偏差、测量偏差、同质性偏差等,并提出了相应的应对策略和鲁棒性检验方法。 第三部分:因果推理的应用领域 实验设计与分析: 详细阐述了随机对照试验(RCT)的设计原则、执行要点和数据分析方法,以及在无法进行RCT时,如何利用准实验设计(如断点回归、差分法)来近似因果效应。 机器学习与因果推断的结合: 探讨了如何将因果推理的原理和方法融入机器学习模型,以提高模型的解释性、鲁棒性,并实现更可靠的预测和干预。介绍了因果森林、因果深度学习等前沿技术。 经济学中的因果推断: 阐述了因果推理在经济学研究中的重要性,例如评估政策效果、理解市场机制、预测经济行为等,并介绍了经济学领域常用的因果推断技术。 社会科学中的因果推断: 讨论了因果推理在心理学、社会学、政治学等社会科学领域的研究应用,如何理解人类行为、社会现象的因果机制。 医学与健康科学中的因果推断: 强调了因果推理在临床研究、流行病学、药物研发等领域的核心作用,如何确定疾病的病因、评估治疗效果。 第四部分:前沿议题与未来展望 因果表示学习: 探讨了如何从数据中学习到具有因果意义的表征,以及这些表征在预测和干预中的应用。 因果发现与公平性: 讨论了如何在存在敏感属性的情况下进行公平的因果推断,以及如何识别和缓解算法中的因果偏见。 多重干预与动态因果推断: 探索了在存在多个相互作用的干预措施或随时间变化的因果关系的情况下,如何进行有效的因果推断。 因果推理的伦理考量: 讨论了在应用因果推理技术时需要注意的伦理问题,以及如何负责任地使用这些强大的工具。 未来研究方向: 对因果推理领域的未来发展趋势进行了展望,包括对新兴技术(如因果Transformer)的探索、与复杂系统科学的融合等。 本书特点 跨学科性: 汇集了来自不同学科的专家,提供了丰富多样的视角和方法。 系统性: 从基础概念到高级模型,再到实际应用,覆盖了因果推理的各个方面。 权威性: 作者均为该领域的顶尖研究者,内容严谨,代表了当前学术界的主流观点。 实用性: 提供了大量的实际案例和研究方法,有助于读者将其应用于自己的研究和实践中。 前瞻性: 关注因果推理的前沿发展和未来趋势,为读者提供深入的思考和启示。 《因果推理的牛津手册》不仅是学术研究的宝贵参考,也是理解世界运作方式、做出更明智决策的关键工具。它为我们提供了一套严谨的思维框架和分析方法,帮助我们拨开迷雾,洞察事物之间的真实联系,从而在日益复杂的世界中,更好地认识原因,预测结果,并指导行动。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的封面设计就足够吸引人,一种沉静而深邃的蓝色,点缀着微妙的几何线条,仿佛暗示着它内部蕴含的复杂思考。我最初是被“因果推理”这个主题所吸引,因为在我看来,理解事物之间的因果联系是认识世界最基础也最重要的一环。我们每天都在进行着大量的因果判断,从简单的“我饿了,所以我要吃饭”,到复杂的“全球气候变暖导致极端天气事件频发”,这些都离不开因果推理。然而,我从未真正深入思考过这个过程本身。它到底是如何运作的?有哪些理论模型可以解释它?在不同的领域,因果推理又会呈现出怎样的差异?这本书的名字,"The Oxford Handbook of Causal Reasoning",就承诺了对这些问题的深入探讨,并且来自牛津大学这样学术殿堂的出品,自然让人对其内容的严谨性和权威性充满期待。我非常好奇,这本书会从哪些角度切入,是偏重哲学思辨,还是更侧重心理学实验,抑或是跨学科的整合?我期待着它能为我揭示因果推理的奥秘,帮助我更清晰地理解事物之间的内在逻辑,从而在学习、工作甚至日常生活中做出更明智的决策。尤其是在当今信息爆炸的时代,辨别真伪、理解表象下的真实原因显得尤为重要,我希望这本书能够成为我在这方面的一盏明灯。

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当我第一次注意到《牛津因果推理手册》这本书时,我的注意力立刻就被“因果推理”这个词所吸引。在我看来,理解事物的因果联系,是我们认识世界、改造世界的最基本能力。从日常生活中的“因为下雨,所以带伞”,到科学研究中探寻疾病的致病因素,因果推理无处不在,却又常常不被我们深入思考。我迫切地想知道,这本书将如何系统地解读这一复杂而重要的概念。它是否会从哲学的高度,去探讨因果性的本质,以及关于因果的各种学派观点,比如笛卡尔的机械论,或者更现代的干预主义理论?或者,它是否会更侧重于心理学的角度,去揭示人类是如何学习、理解和运用因果关系的?我尤其对书中可能包含的关于因果发现和因果推断的统计学和机器学习方法感兴趣。在当今大数据时代,如何从海量数据中挖掘出有意义的因果关系,避免 spurious correlation,是一项极具挑战的任务。我希望这本书能够为我提供一个清晰的理论框架,一套严谨的分析工具,帮助我更深刻地理解因果推理的原理,从而在我的学习和工作中,能够做出更准确、更有效的判断和决策。

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当我看到《牛津因果推理手册》这个书名时,我的脑海中瞬间涌现出无数关于“为什么”和“如何”的问题。我们生活在一个充满因果关系的网络中,每天都在无意识地运用着因果推理。然而,如果我们被要求详细解释某一个因果判断的依据,或者区分一个相关性是否意味着因果性,恐怕大多数人都会陷入困境。这本书,顾名思义,似乎就是为了填补这一知识鸿沟而存在的。我非常期待它能够从根本上剖析因果推理的本质,可能包括对“因果性”这一概念本身的哲学辩论,从休谟的“恒常联系”到现代的干预主义方法。同时,我也对书中可能包含的认知科学或心理学层面的探讨感到好奇,比如人类大脑是如何感知和处理因果信息的?我们在学习因果关系时,是否存在一些普遍的认知偏差?更进一步,在科学研究中,如何设计严谨的实验来确立因果关系?如何从观测数据中推断因果效应?尤其是在复杂的社会科学和医学领域,因果推理的挑战更是显而易见,这本书是否会探讨这些实际应用中的难题?我希望它能为我提供一套清晰、系统化的理论工具和方法论,从而提升我分析问题、做出判断的能力,让我能够更敏锐地洞察事物表象下的真正驱动力。

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这本书的份量和厚度着实令人印象深刻,当我第一次捧起它时,那种沉甸甸的质感就让我感受到其中蕴含的知识密度。封面上简洁而又不失庄重的字体,以及“牛津手册”这一响亮的后缀,都预示着这是一部严肃的学术著作。我一直对“因果性”这个概念颇感兴趣,它如同一个无形的丝线,将我们所感知到的世界编织在一起。我们之所以能预测未来,理解过去,甚至控制环境,很大程度上都依赖于我们对因果关系的把握。然而,现实中的因果关系往往错综复杂,充满了混淆因素、回溯因果链、甚至是反事实的推断,这使得真正的因果推理成为一项极具挑战的任务。我特别好奇这本书会如何系统地梳理和呈现这些复杂的挑战。它是否会深入探讨不同哲学流派对因果性的定义和理解?是否会介绍心理学研究中关于人类如何学习和判断因果关系的模型?或者,它是否会涵盖在统计学和机器学习等领域中,如何通过数据来识别和量化因果效应的方法?我希望这本书能为我提供一个全面的框架,帮助我理解因果推理的理论基础、方法论以及在实际应用中可能遇到的困境和解决方案,让我对这个概念有一个更深刻、更系统的认识,并能将这种理解迁移到我自身的学习和研究中。

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这本书封面那种沉稳而内敛的设计风格,恰如其分地传递出一种学术的厚重感,尤其是“牛津手册”这一标签,更是让人对其内容寄予厚望。我一直认为,“因果”是理解世界运转逻辑的根本,是连接过去、现在与未来的关键。然而,现实世界中的因果关系远非线性或简单的线性关系,它常常交织着各种错综复杂的因素,甚至存在着反事实的思考和模糊的界限。我非常好奇,这本书将如何深入剖析“因果推理”这一核心主题。它是否会从哲学本体论的角度,探讨“因果性”的本质,以及不同的因果模型(如可能世界语义、反事实条件句)?或者,它是否会侧重于认知心理学,研究人类如何感知、学习和表征因果关系?例如,儿童的因果学习过程,以及成人在进行因果判断时可能出现的认知偏差。我尤其希望能在这本书中看到关于因果推断在不同科学领域(如流行病学、经济学、人工智能)的应用和挑战。我期待它能为我提供一套严谨的理论框架和分析工具,帮助我更清晰地辨别事物之间的真实联系,避免被表面相关性所迷惑,从而在面对复杂问题时,能够做出更具洞察力和建设性的判断。

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初次见到《牛津因果推理手册》这本书,便被其简洁而又充满智识感的封面设计所吸引。我对“因果”这个概念一直怀有浓厚的兴趣,它似乎是我们理解世界万物运作规律的底层逻辑。然而,在现实中,明确区分相关性与因果性,往往是一项极具挑战的任务。我非常期待这本书能够为我揭示因果推理的奥秘。它是否会深入探讨因果性的哲学根基,比如休谟的怀疑论,或是罗素的逻辑原子主义?亦或是,它会侧重于认知心理学,解析人类大脑是如何感知、学习和表征因果关系的,比如“干预”在因果学习中的作用?在科学研究层面,如何设计严谨的实验来建立因果联系,如何从观测数据中进行因果推断,这些都是我非常渴望在这本书中找到答案的问题。例如,在社会科学领域,如何处理混杂因素、中介效应等复杂情况?我希望这本书能够提供一个全面、系统性的理论框架,一套能够指导实际应用的分析方法,帮助我提升对事物之间因果联系的洞察力,从而在面对复杂问题时,能够做出更明智、更具说服力的判断。

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封面设计简洁而富有智识感,那深邃的蓝色调,仿佛邀请着读者潜入知识的海洋。对于《牛津因果推理手册》这样一本厚重的作品,我首先想到的便是其潜在的学术深度。因果推理,这个概念听起来就充满了哲学和科学的重量,它不仅是理解世界运作规律的基础,更是我们做出预测、制定策略、甚至进行科学探索的根本。我一直认为,许多复杂的社会现象和个人困境,究其根本,都可以追溯到对因果关系的误解或忽视。因此,我对于这本书将如何阐释“因果性”这一核心概念充满了期待。它是否会深入探讨不同哲学流派关于因果性的争论,比如亚里士多德的四因说,或者更近代的统计因果模型?又或者,它是否会着重于心理学层面,分析人类大脑是如何感知、学习和运用因果关系的?我更倾向于看到一种跨学科的视角,它能够整合哲学、心理学、统计学乃至计算机科学的最新研究成果,为我们提供一个全面而深刻的因果推理框架。我希望这本书能够为我提供清晰的概念界定、严谨的逻辑推演,以及实证研究的案例,从而帮助我提升辨别因果关系、避免逻辑谬误的能力,在面对复杂问题时,能够抽丝剥茧,直抵核心。

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这本书的封面风格,一种低调的雅致,仿佛在暗示着其内容的深邃与严谨,让我对《牛津因果推理手册》充满了好奇。因果推理,对于我而言,不仅是理解事物发生发展的内在逻辑,更是做出预测、制定策略、乃至进行科学探索的基石。然而,现实世界中的因果关系往往缠绕不清,充满了各种混淆因素和假象。我非常期待这本书能够为我剖析这一切。它是否会从哲学的角度,深入探讨“因果性”这一概念的本质,以及不同的因果解释框架,例如,生成性因果理论,还是反事实因果理论?我更希望看到其在认知科学和心理学层面的研究进展,比如,人类在多大程度上能够准确地进行因果判断?是否存在一些普遍的因果推理偏差?在科学研究领域,如何设计实验来确立因果关系,如何从观测数据中进行因果推断,这些都是我非常关注的问题。我希望这本书能为我提供一套清晰、系统化的理论工具,以及实证研究的案例,帮助我提升对复杂现象的分析能力,从而在学习和工作中,能够更有效地识别和利用因果关系。

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当我第一次瞥见《牛津因果推理手册》这个书名时,一种强烈的学术探索欲便油然而生。因果推理,这个看似简单直观的概念,实则蕴含着深刻的哲学思考和复杂的科学挑战。我们每天都在进行着各种形式的因果判断,但很少有人真正深入探究其背后的机制和原理。这本书,由牛津大学出品,其严谨性和权威性可见一斑。我迫切地想知道,它将如何系统地梳理和阐述因果推理的方方面面。它是否会从逻辑学的角度,解析因果判断的必要条件和充分条件?是否会深入探讨不同哲学流派对因果性的定义和理解,比如斯宾诺莎的必然性,或者休谟的经验主义?更令我感兴趣的是,这本书在心理学和认知科学方面会有怎样的论述,例如,人类大脑是如何学习和识别因果关系的?是否存在一些天生的因果推理机制?在科学研究领域,如何设计实验来确立因果关系,如何从观测数据中推断因果效应,这些都是我非常希望在这本书中找到答案的问题。我期待它能为我提供一个全面的理论框架,帮助我提升分析问题、理解现象的能力,从而在知识的海洋中更加游刃有余。

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这本书的封面设计,一种沉静而富有思考性的蓝色,搭配着醒目的书名,立刻就勾起了我内心深处对“因果”二字的探究欲望。在我看来,因果关系是我们认知世界的基石,是我们理解事物发生发展规律的钥匙。没有对因果的把握,我们便如同身处一片混沌之中,无法预测,难以行动。然而,现实中的因果关系往往扑朔迷离,充满了种种误导和挑战。我非常好奇,《牛津因果推理手册》将如何为我们揭示这些复杂性。它是否会从哲学的高度,探讨“因果性”这一概念的本质及其存在的各种理论模型?例如,笛卡尔的机械论,或者更现代的格兰杰因果关系检验?我更希望能看到它在认知科学和心理学领域的研究成果,例如,人们在多大程度上能够准确地进行因果判断?是否存在普遍存在的因果推理偏差?此外,在科学研究和数据分析领域,如何客观地识别和量化因果效应,也是我非常感兴趣的方面。这本书,我期待它能够提供一个系统性的知识体系,一套严谨的分析工具,让我能够更清晰地理解事物之间的内在联系,从而在学术研究、职业发展乃至于日常生活决策中,做出更理性、更有效的判断。

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