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出版者:机械工业出版社

作者:弗里德曼

出品人:

页数:442

译者:

出版时间:2010-9

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787111317975

丛书系列:华章统计学原版精品系列

图书标签:

统计学
统计
数学
Statistics
机器学习
Methodology
统计模型
统计学习
统计建模
回归分析
时间序列
机器学习
数据分析
概率统计
推断统计
模型选择
统计推断
贝叶斯方法

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具体描述

《统计模型:理论和实践(英文版·第2版)》内容简介：Some books are correct. Some are clear. Some are useful. Some are entertaining. Few are even two of these. This book is all four. Statistical Models: Theory and Practice is lucid, candid and insightful, a joy to read. We are fortunate that David Freedman finished this new edition before his death in late 2008. We are deeply saddened by his passing, and we greatly admire the energy and cheer he brought to this volume——and many other projects——-during his final months.

统计模型：探索数据背后的奥秘图书信息：书名：统计模型作者： [此处留空，或填写您希望的作者名] 出版社： [此处留空，或填写您希望的出版社名] 出版日期： [此处留空，或填写您希望的出版日期] ISBN： [此处留空，或填写您希望的ISBN] --- 内容简介：本书并非一部关于统计模型的专著，它致力于构建一座坚实的桥梁，连接起决策科学、认知心理学以及复杂系统理论这三大看似迥异的领域。我们深知，“统计模型”这一术语在传统意义上往往指向回归分析、时间序列、贝叶斯推断等量化工具。然而，本书的视角更为宏大且具有前瞻性：我们关注的“模型”是一种心智结构和外部表征的交汇点，是人类理解、预测和干预现实世界复杂性的基本认知框架。本书将从信息论的视角出发，重新审视“模型”的本质。我们不再仅仅关注模型的拟合优度（Goodness of Fit），而是深入探讨模型的信息压缩效率和泛化能力（Generalization Power）。通过引入香农的信息熵、柯尔莫哥洛夫复杂性等概念，我们将阐释为何最简单的模型往往在面对未观测数据时表现出更强的鲁棒性——这便是奥卡姆剃刀原则在信息层面的精确量化。第一部分：决策的认知基础与模型构建本部分聚焦于人类在不确定性环境下如何形成和运用“模型”。我们首先考察启发式（Heuristics）在日常决策中的作用。这些心智捷径，如同自然演化出的简陋模型，效率极高，但偏差性也显著。我们会分析卡尼曼和特沃斯基的展望理论如何揭示人类对损失与收益的非线性权衡，并将这些心理偏差映射到统计推断中的系统性错误上。随后，我们探讨因果推断（Causal Inference）的哲学基础与实践挑战。本书不会深入教授结构方程模型（SEM）的数学细节，而是着重于反事实思维（Counterfactual Thinking）的认知机制。我们引入朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）的“ do-calculus”框架，将其视为一种规范化的因果叙事语言。模型的价值在于其能否清晰地区分“相关性”与“干预效应”，从而指导有效的行动，而非仅仅是对历史数据的回顾性描述。我们将通过经典的“吸烟与肺癌”案例的演变，展示认知模型如何从描述性转向规范性。第二部分：复杂系统中的涌现与尺度效应离开传统的独立同分布（i.i.d.）假设，我们进入复杂系统的领域。本书认为，许多现实世界中的现象——从金融市场的波动到生态系统的平衡——无法被分解为独立变量的线性组合。它们表现出涌现性（Emergence）和非线性反馈。我们引入元胞自动机（Cellular Automata）作为理解复杂系统动态的入门工具。通过对康威生命游戏的分析，我们展示了极简规则如何催生出无限的复杂性，这为理解宏观经济现象提供了非传统但极具洞察力的视角。接着，我们将讨论标度定律（Scaling Laws）与幂律分布（Power Law Distributions）在自然与社会系统中的普遍性，并探讨这些分布对传统参数估计方法构成的挑战。如何建立一个既能捕捉到“胖尾巴”（Fat Tails）又具备良好解释力的模型，成为本部分的核心议题。此外，我们还会探讨网络科学中的结构特性。节点之间的连接拓扑结构，而非节点自身的属性，往往决定了信息的传播速度和系统的鲁棒性。我们将分析中心性度量（如介数中心性）如何反映信息流动的瓶颈，并讨论社区结构在理解社会群体行为中的关键作用，这些结构本身就是一种描述复杂关系的“非参数模型”。第三部分：模型与行动：伦理边界与持续适应模型构建的最终目的是指导未来行动。本部分将视角转向模型-行动循环的动态性。当一个模型被投入实际应用时，它会不可避免地影响到被建模的系统本身，从而导致反馈回路和模型漂移（Model Drift）。我们将深入讨论适应性学习。在数据流持续更新的环境中，一个静态的“最佳模型”是稀有的，模型必须具备自我修正和演化的能力。我们探讨在线学习（Online Learning）的机制，以及如何平衡“探索”（Exploration）新数据以发现更优结构与“利用”（Exploitation）现有知识之间的张力。最后，本书以模型的伦理责任作结。每一个被用于资源分配、信用评估或医疗诊断的模型，都内置了构建者的价值观和历史偏见。我们探讨模型可解释性（Explainability）的重要性，这不是为了提高数学上的精度，而是为了确保决策过程的透明性与公平性。一个无法被人类理解其工作原理的“黑箱”模型，无论预测能力多强，都可能在关键时刻导致灾难性的社会后果。本书呼吁建立一种更具批判性的模型思维：模型是工具，而非真理的终极代理。我们必须时刻警惕，避免将简化等同于现实。 --- 目标读者：本书适合所有对人类认知、决策科学、复杂性研究以及跨学科方法论感兴趣的读者。它面向那些不满足于传统统计工具箱的表面应用，渴望理解支撑这些工具背后的哲学基础和更深层次系统动力学的研究人员、工程师和高级决策者。本书要求读者具备一定的逻辑分析能力，但无需深厚的微积分或线性代数背景。它更像是一次对“如何思考”的深刻反思，而非“如何计算”的精确指南。