别拿相关当因果！因果关系简易入门 - (EPUB全文下载)

文件大小：1.59 mb。
文件格式：epub 格式。
书籍内容：

版权信息
书名：别拿相关当因果！因果关系简易入门
作者：[美] 萨曼莎 • 克莱因伯格
译者：郑亚亚
ISBN：978-7-115-48518-2
本书由北京图灵文化发展有限公司发行数字版。版权所有，侵权必究。
您购买的图灵电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制和传播本书内容。
我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识产权。
如果购买者有侵权行为，我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐号等维权措施，并可能追究法律责任。
图灵社区会员 MartinLoserKing（1768252031@qq.com） 专享 尊重版权
 
版权声明前言第 1 章　引子1.1　何为原因1.2　怎样才能找到原因1.3　为什么需要原因1.4　接下来……注释第 2 章　心理2.1　原因的寻找与使用2.1.1　感知2.1.2　推理与论证2.2　责任的划分2.3　文化2.4　人的局限性注释第 3 章　相关性3.1　相关性是什么3.1.1　没有变化就没有相关性3.1.2　相关性的测量与解释3.2　相关性的用途3.3　为什么相关性不是因果关系3.4　多重测试与 P 值3.5　没有相关性的因果关系注释第 4 章　时间4.1　因果关系的感知4.2　时间的方向性4.3　当事物随着时间变化的时候4.4　原因运用中的时间因素4.5　时间可能具有误导性注释第 5 章　观察法5.1　规律性5.1.1　穆勒五法5.1.2　各种复杂的原因5.2　概率5.2.1　为什么要使用概率5.2.2　从概率到原因5.3　辛普森悖论5.4　反事实推理5.5　观察法的局限性注释第 6 章　计算法6.1　假设6.1.1　无隐藏的共同原因6.1.2　典型分布6.1.3　正确的变量6.2　图解模型6.2.1　图解模型在什么情况下会表示因果关系6.2.2　从数据到图形6.3　衡量因果关系6.3.1　概率与因果关系的显著性6.3.2　格兰杰因果关系检验法6.4　现在该怎么办注释第 7 章　实验法7.1　从干预措施中获取原因7.2　随机对照试验7.2.1　为什么要做随机试验7.2.2　如何设置对照组7.2.3　研究结果适用于哪些人7.3　当参与者只有你自己时应该怎么办7.4　可再现性7.5　机制7.6　实验法是否足以找到事件发生的原因注释第 8 章　解释8.1　寻找某个事件发生的原因8.1.1　出现多重原因时8.1.2　解释可能具有主观性8.1.3　原因出现的时间8.2　具有不确定性的解释8.3　将类型层面和实体层面分开来看8.4　使解释过程自动化8.5　法律活动中的因果关系8.5.1　要不是因为……8.5.2　近因8.5.3　陪审团注释第 9 章　行动9.1　对因果假设的评估9.1.1　强度9.1.2　一致性（可重复性）9.1.3　特异性9.1.4　时间性9.1.5　生物梯度9.1.6　可信度与连贯性9.1.7　实验9.1.8　类比性9.2　根据原因制定政策9.2.1　背景9.2.2　效力和效果9.2.3　意外的结果注释第 10 章　展望10.1　人们需要因果关系10.2　主要原理10.2.1　因果关系和相关性不是同义词10.2.2　针对偏差的批判性思考10.2.3　时间的重要性10.2.4　并不是所有实验研究都比观察性研究好10.3　一个百宝箱10.4　知识的重要性注释致谢参考文献关于作者 
版权声明
© 2016 by Samantha Kleinberg.
Simplified Chinese Edition, jointly published by O'Reilly Media, Inc. and Posts & Telecom Press, 2018. Authorized translation of the English edition, 2016 O'Reilly Media, Inc., the owner of all rights to publish and sell the same.
All rights reserved including the rights of reproduction in whole or in part in any form.
　
英文原版由O'Reilly Media, Inc.出版，2016。
简体中文版由人民邮电出版社出版，2018。英文原版的翻译得到 O'Reilly Media, Inc.的授权。此简体中文版的出版和销售得到出版权和销售权的所有者 —— O'Reilly Media, Inc.的许可。
版权所有，未得书面许可，本书的任何部分和全部不得以任何形式重制。
 尽管用先进的计算工具很容易从数据中找到规律，但是最深刻的认识还是来自于对这些规律来源的把握，而这可不能只通过计算机来完成。克莱因伯格巧妙地向读者介绍了寻找因果关系过程中所用到的主要概念和方法，思路清晰且内容实用，使得这本书不同于这一领域的其他著作。书中内容全面又易于理解，是科研领域的新人、经验丰富的专家以及其他想要从数据中获取更多认知的读者的必读之物。
——Andrew Therriault，博士，美国民主党
全国委员会数据科学部主任
　
哲学、经济学、统计学以及逻辑学都有志于理清因果关系，克莱因伯格成功地将这些完全不同的方法以一种简单而又实用的方式综合在了一起。随着我们的生活越来越多地“为数据所驱动”，要想理解国家政策、健康问题以及我们周围的世界，就必须对“从观察中推理因果关系”有一个清晰的思考。
——Chris Wiggins，博士，《纽约时报》首席数据科学家，
哥伦比亚大学副教授
　
因果关系是生活中的一个重要特征，但是人们对它有着大量争议和误解。本书在未借助任何先验知识或专业技术的前提下，对因果关系做出了清晰的解释，并且通俗易懂、妙趣横生，用严密的逻辑和深刻的分析来帮助我们理解复杂的概念。
——David Lagnado，博士，伦敦大学学院高级讲师
 
前言
喝咖啡会使人长寿吗？是谁把流感传染给你的 ............

书籍插图：

以上为书籍内容预览，如需阅读全文内容请下载EPUB源文件，祝您阅读愉快。