Modeling Contextual Effects in Longitudinal Studies pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Little, Todd D. (EDT)/ Bovaird, James A. (EDT)/ Card, Noel A. (EDT)

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2007-3

价格:$ 56.44

装帧:

isbn号码:9780805862072

丛书系列:

图书标签:

纵向研究
情境效应
统计建模
纵向数据分析
混合效应模型
多层模型
因果推断
社会科学研究
心理测量学
数据分析方法

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具体描述

This volume reviews the challenges and alternative approaches to modeling how individuals change across time and provides methodologies and data analytic strategies for behavioral and social science researchers. This accessible guide provides concrete, clear examples of how contextual factors can be included in most research studies. Each chapter can be understood independently, allowing readers to first focus on areas most relevant to their work. The opening chapter demonstrates the various ways contextual factors are represented-as covariates, predictors, outcomes, moderators, mediators, or mediated effects. Succeeding chapters review "best practice" techniques for treating missing data, making model comparisons, and scaling across developmental age ranges. Other chapters focus on specific statistical techniques such as multilevel modeling and multiple-group and multilevel SEM, and how to incorporate tests of mediation, moderation, and moderated mediation. Critical measurement and theoretical issues are discussed, particularly how age can be represented and the ways in which context can be conceptualized. The final chapter provides a compelling call to include contextual factors in theorizing and research. This book will appeal to researchers and advanced students conducting developmental, social, clinical, or educational research, as well as those in related areas such as psychology and linguistics.

《跨学科研究中的复杂系统动力学：从生物网络到社会演化》导言：理解动态世界的互联性与演变在当代科学探索的前沿，一个核心的挑战是如何精确地捕捉和模拟那些由大量相互作用的元素构成的复杂系统的动态演化过程。这些系统存在于我们所能观察到的几乎所有领域，从微观的细胞信号通路到宏观的全球气候模式，乃至抽象的金融市场结构。本书旨在提供一个全面的框架，用于解析和建模这些跨学科复杂系统所共有的动力学特征，侧重于系统内部各组成部分间的非线性耦合、反馈机制以及时间序列上的状态转变。本书并非聚焦于某一特定学科的经验数据分析，而是致力于构建一套普适性的、基于理论和计算的工具集，用以描述和预测一个动态系统如何从一个状态过渡到另一个状态，以及这些转变如何受到系统结构和外部扰动的影响。我们深入探讨了信息论、网络科学、非平衡态统计物理学以及计算建模方法论的交叉点，构建了一个多尺度的分析范式。第一部分：复杂系统的基础范式与结构建模本部分奠定了理解复杂系统动力学的理论基础。我们首先回顾了经典确定性动力学（如常微分方程系统）在描述快速、小尺度相互作用时的局限性，进而引向随机过程和统计力学的必要性。第一章：网络拓扑与信息流复杂系统的基础结构往往表现为网络。本章细致地考察了不同网络拓扑结构（如无标度网络、小世界网络、随机图）对信息传播、鲁棒性和同步性的影响。我们不仅关注静态的网络结构属性（如度分布、集聚系数），更侧重于动态网络——即网络连接随时间演化的模型。重点讨论了基于邻接矩阵的特征值分析在揭示系统临界行为中的作用，以及如何使用信息熵和互信息来量化节点间的依赖程度，而不依赖于先验的物理机制假设。第二章：非线性动力学与分岔分析复杂性往往源于非线性。本章系统地介绍了非线性动力学中的核心概念，如吸引子（定态、极限环、混沌吸引子）、李雅普诺夫指数以及系统对参数变化的敏感性。我们将重点放在“分岔”现象上，即系统定性行为随控制参数的微小变化而发生剧烈转变的临界点。通过分析多维系统的保守性和耗散性，我们展示了如何识别系统可能进入不稳定或高度不确定状态的阈值，这对于理解生物系统的稳态失衡或社会系统的突发性变革至关重要。第三章：多尺度耦合与涌现现象现实世界的系统通常包含不同时间尺度和空间尺度的相互作用。本章探讨了如何处理“快慢变量”的耦合问题。我们运用平均场理论和降维技术（如慢流形分析），旨在剥离高频振荡或快速衰减的自由度，从而揭示系统在宏观尺度上表现出的集体行为（涌现现象）。这部分内容特别关注在不同尺度上保持一致性的建模策略，以及如何避免在尺度简化过程中丢失关键的动力学信息。第二部分：时间序列的统计建模与推理在实际研究中，我们通常只能观测到系统在特定变量上的时间序列数据。本部分聚焦于如何从这些观测数据中逆向推断潜在的动力学规则和系统状态。第四章：时间序列的非参数建模与态空间重构传统的时间序列分析方法（如ARIMA模型）在处理强非线性和高维系统时往往力不从心。本章引入了基于相空间重构的技术（如Takens定理），详细阐述了如何利用单变量时间序列来重构系统的低维吸引子，从而揭示其内在的自由度。随后，我们探讨了核回归方法和局部线性建模在平滑估计系统流形上的应用，特别是在处理噪声较大的生物或环境观测数据时的稳健性。第五章：基于机制的动力学反演与参数估计不同于纯粹的数据拟合，本章侧重于将理论动力学模型（如微分方程）与观测数据相结合。我们介绍了多种先进的参数估计技术，包括贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，用于在存在结构不确定性和测量噪声的情况下，量化模型参数的后验分布。特别地，我们讨论了“灵敏度分析”，用于识别哪些模型参数对系统整体动力学行为起着决定性作用，从而指导更有效的实验设计和数据收集。第六章：因果推断与动态依赖性检验理解系统内部的驱动力要求我们区分“相关性”与“因果性”。本章深入探讨了 Granger 因果关系检验的局限性，并介绍了更现代的时间序列因果推断方法，如基于信息的传递熵（Transfer Entropy）的计算方法。传递熵提供了一种非参数化的方式来量化一个时间序列对另一个时间序列的信息增益，从而揭示潜在的单向或双向驱动关系，这在解析生物分子网络或宏观经济指标间的相互影响时极为关键。第三部分：模拟、控制与未来预测复杂系统建模的终极目标是进行有效的预测和干预。本部分将理论与实践相结合，探讨了如何利用构建的模型来指导控制策略。第七章：随机过程与噪声的建模在真实世界中，系统的行为几乎总是受到随机涨落的影响。本章详细分析了不同类型的噪声（如白噪声、有色噪声、Lévy 过程）如何影响系统的动力学。我们重点阐述了随机微分方程（SDEs）在描述这些系统时的应用，并讨论了如何使用随机共振等现象来解释噪声在特定条件下可能对系统功能产生的积极作用，而非仅仅是干扰。第八章：基于模型的系统控制与优化一旦系统的动力学被成功建模，就可以设计出针对性的控制方案。本章涵盖了最优控制理论在复杂系统中的应用，特别是模型预测控制（MPC）技术。我们将MPC框架应用于非线性、受约束的系统中，旨在找到一系列最优的输入信号，以驱动系统趋向期望的目标状态，同时最小化控制的能耗或扰动。这对于生物工程中的代谢流调控或电网的稳定性维护具有直接的指导意义。第九章：适应性与演化动力学复杂系统的最终特征是它们会随时间而改变自身的结构和规则。本章转向演化和学习的动力学。我们引入了进化博弈论和强化学习的基本原理，用于建模具有自主决策能力的代理构成的系统。讨论的重点在于，系统的适应性行为如何导致全局优化（或局部最优陷阱），以及在何种条件下，系统能够通过自组织实现超越设计目标的复杂功能。总结：跨越学科鸿沟的统一方法论本书的结论部分重申，尽管生物学、物理学和社会科学处理的对象迥异，但其底层的动力学结构和挑战（如稳定性、鲁棒性、临界性）却具有惊人的相似性。我们倡导一种“功能至上”的建模哲学：与其纠结于底层粒子的精确描述，不如专注于在合适尺度上识别和量化驱动系统演化的核心相互作用。本书所提供的理论工具和计算方法，旨在为跨学科研究人员提供一个通用的语言和一套强大的分析利器，以应对未来在理解和设计复杂、动态世界中所面临的挑战。