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出版者:Cambridge University Press

作者:William H. Greene

出品人:

页数:382

译者:

出版时间:2010-04-30

价格:$ 59.89

装帧:Paperback

isbn号码:9780521142373

丛书系列:

图书标签:

• 决策
• 选择模型
• 排序数据
• 离散选择
• 计量经济学
• 统计建模
• 行为科学
• 市场研究
• 决策分析
• 运筹学
• 数据分析

决策的艺术与科学：构建、预测与洞察 本书深入探讨了人类乃至更广泛意义上的系统在面对一系列有序选项时所做出的选择过程、背后的驱动因素以及如何利用先进的建模技术来精确预测和理解这些行为。我们生活在一个充满选择的世界，从日常的购物决策、职业路径的选择，到复杂的社会偏好排序和技术标准的确定，有序选择无处不在。理解和量化这些选择的机制，不仅是经济学、社会学、心理学的核心议题，更是现代数据科学和商业智能不可或缺的工具。 本书的基石：有序选择的复杂性 有序选择（Ordered Choices）模型关注的是当备选项本身存在内在的、可量化的顺序关系时，个体如何进行权衡和决策。这与简单的二元选择（是/否）或无序多项选择（选择A、B、C，它们之间没有固定的偏好顺序）有着本质的区别。例如，一个人对某个产品的满意度评级（非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意），一个学生对不同大学的优先级排序，或者一个国家在不同发展阶段的选择路径。 本书首先从基础的效用理论出发，阐述了构建有序选择模型的理论基础。我们探讨了如何将潜在的效用（Latent Utility）概念化，即那些不可直接观测但驱动我们决策的内在价值。重点在于如何将连续的、不可观测的效用映射到离散的、有序的观测结果上。 第一部分：经典与基础模型 在深入复杂的应用之前，我们首先系统地回顾和梳理了处理有序数据的经典统计学和计量经济学模型。 序数回归模型（Ordinal Regression）： 我们详细分析了累积几率模型（Cumulative Odds Model），特别是著名的 比例几率模型（Proportional Odds Model, POM）。POM以其简约性和可解释性成为许多领域的基石。本书将详尽讨论其核心假设——“比例几率”的含义、如何检验该假设，以及当假设不成立时，如何转向更灵活的替代方案，如部分比例几率模型（Partial Proportional Odds Model）。 有序 Logit 与 Probit 模型： 这些模型是理解效用阈值的关键。我们不仅会展示如何设定和估计这些模型，更会侧重于解释模型系数的含义——它们如何界定个体从一个选择类别过渡到下一个选择类别的“门槛”。这对于理解决策中的敏感度和临界点至关重要。 模型选择与拟合优度： 如何判断哪种模型最适合当前的数据？本书提供了严谨的统计检验方法，包括似然比检验、信息准则（AIC/BIC）的应用，以及针对有序数据特有的拟合优度指标。 第二部分：超越线性：引入复杂性和异质性 现实世界的选择往往是高度情境化的，个体间的差异巨大，且选项之间的关系可能更为微妙。本部分致力于扩展基础模型，以捕捉这种复杂性。 异质性（Heterogeneity）的处理： 面对个体间对同一因素反应强弱不同的情况，我们引入了随机参数模型（Random Parameters Models）。这包括随机截距和随机斜率模型，它们允许我们在群体层面估计平均效应，同时量化个体差异的分布。我们将演示如何使用贝叶斯方法或模拟最大似然估计（SMLE）来处理这些复杂的参数结构。 空间与时间依赖性： 在许多情况下，选择是随时间演变的（如品牌忠诚度的形成），或者受到地理位置的影响。本书探讨了如何将时间序列结构或空间自相关性纳入有序选择框架，例如，在评估连续满意度评分或长期项目采纳率时，如何避免标准模型的独立性假设带来的偏差。 联合模型与多维度选择： 现实中的决策往往涉及多个相互关联的有序维度（例如，同时对价格敏感度和质量要求进行排序）。我们将介绍联合有序模型（Joint Ordinal Models）以及如何利用Copula函数来刻画不同有序结果之间的潜在依赖关系，从而获得更全面的洞察。 第三部分：前沿方法与实证应用 本部分将视角转向当前研究热点和特定领域的深化应用，展示如何利用先进的计算技术来解决实际问题。 贝叶斯方法在有序选择中的应用： 贝叶斯统计框架为处理复杂的、层次化的有序选择模型提供了强大的工具。我们详细介绍了如何构建层次化模型来同时估计不同群体（如不同地区或不同人群）的参数，并利用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法进行高效推断。贝叶斯方法在处理小样本和嵌入先验知识方面尤其具有优势。 因果推断与有序结果： 在社会科学和政策评估中，我们不仅想知道“发生了什么”，更想知道“如果干预了，结果会怎样”。本书探讨了如何将潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）扩展到有序结果上，讨论了在存在混杂因素时，如何设计和分析准实验研究来识别有序选择的因果效应。 特定应用案例分析： 通过详尽的案例研究，本书将理论与实践紧密结合。这些案例涵盖： 消费者偏好测量： 市场研究中对产品特性或服务质量等级的排序。 医疗健康评估： 患者报告的结果（PROs）中，疾病严重程度或生活质量的有序分级。 环境与公共政策： 公众对不同污染控制水平或气候变化应对措施的接受度排序。 劳动经济学： 员工对不同薪酬福利包或工作环境的优先级排序。 结论：从描述到指导 本书的最终目标是赋予读者构建、解释和批判性评估有序选择模型的技能。我们强调，一个好的模型不仅要能准确预测观测到的排序，更重要的是，它必须能够清晰地揭示潜在的决策机制，为政策制定者、产品设计师和研究人员提供可操作的、有深度的指导。通过精通这些技术，读者将能更好地驾驭和理解复杂世界中的有序决策现象。 本书的写作风格注重严谨的数学推导与直观的经济学/统计学解释相结合，确保了理论深度和实践应用性之间的完美平衡。所有模型都配有详细的软件实现（如使用R或Python）指南，使得读者能够立即将所学知识应用于自己的数据集。

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