统计抽样检验的策划与实施 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国经济出版社

作者:王毓芳 编

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2005-1

价格:50.00元

装帧:平装

isbn号码:9787501768837

丛书系列:

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现代数据科学中的实验设计与因果推断：从理论基石到实践应用 本书导读： 在信息爆炸的时代，数据驱动的决策已成为各行各业的核心竞争力。然而，原始数据的堆砌并不能自动带来洞察和效益。真正的价值在于设计严谨的实验，从中提取出可靠的因果关系，并将其转化为可操作的策略。本书《现代数据科学中的实验设计与因果推断》旨在为数据科学家、统计学者、产品经理以及决策制定者提供一套全面、深入且实用的指南，超越传统的描述性统计，直抵预测和干预的科学前沿。 本书内容聚焦于如何系统地构建、执行和分析各种类型的实验，并精确识别干预措施（Treatment）带来的真实效果（Causal Effect）。我们不会过多纠缠于基础概率论或传统的假设检验流程，而是将重点放在如何应对现实世界中复杂的数据结构和实验环境。 --- 第一部分：实验设计的理论基石与现代范式 本部分将重新审视实验设计的核心原则，并将其置于现代数据科学的语境中进行探讨。我们强调从“观察研究”到“因果推断”的思维转变。 第一章：因果推理的哲学与统计基础重构 从关联到因果的鸿沟： 深入剖析相关性与因果性的根本区别。探讨反事实（Counterfactuals）的概念及其在因果推断中的核心地位。 潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）： 以Rubin因果模型为核心，构建理解因果效应的数学框架。详细讨论个体处理效应（ITE）和平均处理效应（ATE）的定义与估计挑战。 识别性（Identifiability）问题： 探讨在何种条件下，我们可以从观察数据中无偏地估计出因果效应。引入选择偏差、混杂因素（Confounders）和对交换性（Exchangeability）的严格要求。 第二章：理想实验的构建：随机对照试验（RCT）的精要 RCT的设计与实施细节： 详细阐述随机化（Randomization）机制的设计，包括简单随机化、分组随机化（Block Randomization）和分层随机化（Stratified Randomization）的适用场景和优缺点。 样本量规划与统计功效（Power）： 强调在实验开始前，如何根据预期的效应量、显著性水平和功效要求，精确计算所需的最小样本量，避免资源浪费或检验力不足。 实验过程中的偏差控制： 重点分析和应对实验过程中的威胁，如依从性偏差（Compliance Issues，如非依从者、拒绝参与者）、泄漏效应（Spillover Effects）和霍桑效应（Hawthorne Effect）。探讨如何通过“意向性分析”（Intention-to-Treat, ITT）等方法进行稳健分析。 第三章：复杂实验结构的设计与管理 多阶段与多层次实验： 针对大规模互联网平台或企业内部流程，介绍如何设计跨越不同层级（如用户、群组、区域）的实验。深入讨论集群随机化试验（Cluster Randomized Trials）的特殊方差处理。 阶梯式设计（Stepped-Wedge Designs）： 探讨在伦理或实施上无法进行标准RCT时，如何利用时间序列数据，让所有单元最终都接受干预的设计方案，并进行适当的序列效应建模。 因子设计与响应面法： 在产品优化或A/B测试进入精细化阶段时，如何设计包含多个因素（Factor）及其交互作用（Interaction Effects）的实验，以发现最优组合，而非仅仅比较两个版本。 --- 第二部分：当随机化不可行时：准实验方法与因果推断的进阶工具 在商业实践和许多社会科学领域，完全随机化往往是不可能的或不道德的。本部分聚焦于如何利用观察数据，通过巧妙的方法学设计来模拟随机化的效果，从而估计因果效应。 第四章：匹配方法与倾向性评分的精细化 传统匹配方法的局限性： 回顾最近邻匹配、卡尺匹配等方法的原理及其在处理高维协变量时的挑战。 倾向性评分（Propensity Score）的构建与应用： 详细讲解如何使用逻辑回归或其他分类模型预测个体接受干预的概率。重点探讨如何利用倾向性评分进行分层、协变量调整（Covariate Adjustment）以及权重调整（Inverse Probability of Treatment Weighting, IPTW）。 稳健性检验： 介绍如何通过协变量平衡性检验（Balance Checks）和敏感性分析来评估匹配或加权模型的有效性，确保“可比性”假设得到支持。 第五章：工具变量法（Instrumental Variables, IV）的实战应用 解决未观测混杂： 深入解释工具变量法如何用于处理无法测量的混杂因素导致的内生性问题（Endogeneity）。 工具变量的“三驾马车”： 详细剖析一个有效工具变量必须满足的三个核心条件：相关性（Relevance）、排他性（Exclusion Restriction）和单一致性（Unconfoundedness of the instrument）。 两阶段最小二乘法（2SLS）及其变体： 展示如何应用2SLS估计局部平均处理效应（LATE），并讨论在实际应用中如何选择和检验工具变量的有效性，尤其是在存在异质性效应时。 第六章：回归不连续性设计（Regression Discontinuity, RD）与差分中的差分（DiD） 回归不连续性设计的严谨性： 探讨在存在明确的分配阈值（Cutoff）时，RD设计如何提供接近RCT的估计精度。区分清晰断点（Sharp RD）和模糊断点（Fuzzy RD）的处理方法。 差分中的差分（Difference-in-Differences, DiD）： 讲解DiD如何通过比较干预组和控制组在干预前后的变化趋势，来隔离时间效应和干预效应。重点分析“平行趋势假设”（Parallel Trends Assumption）的检验与替代方案（如多时间点DiD模型）。 --- 第三部分：高级主题、模型异质性与结果的工程化 本部分将视野拓展到现代数据科学中更前沿、更贴近业务场景的复杂问题。 第七章：因果效应的异质性（Heterogeneity）分析 识别子群效果： 如何从平均效应转向理解“谁对谁有效”。介绍条件平均处理效应（CATE）的概念。 因果树与元学习器： 应用决策树、随机森林等机器学习技术来估计异质性效应。深入介绍S-Learner、T-Learner和X-Learner等元学习器（Meta-Learners）的构建原理及其在CATE估计中的优势。 效应修饰因素（Effect Modifiers）的发现： 通过交互项建模和可视化技术，清晰地展示不同特征组合对干预效果的影响程度。 第八章：时间序列数据中的因果推断与合成控制 序列依赖性与时间序列建模： 针对具有时间序列特征的数据（如宏观经济、长期用户行为），介绍如何使用自回归模型（ARIMA）和状态空间模型来调整时间序列的固有趋势。 合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）： 当只有一个受干预的实体（如一个城市、一家公司）时，SCM如何通过加权组合未干预的控制实体，构建一个高质量的“合成控制组”，从而进行合理的因果估计。 第九章：贝叶斯因果推断与模型不确定性的量化 贝叶斯视角下的因果模型： 介绍如何将先验知识融入到因果推断中，特别是在数据稀疏或信息不完全的情况下。 后验分布与可信区间： 与频率派着重于P值不同，本书强调通过生成后验分布来量化因果估计的不确定性，提供更直观的决策支持。 MCMC方法在因果估计中的应用： 简要介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等计算工具在复杂贝叶斯因果模型求解中的实际操作。 第十章：实验结果的部署、监测与伦理考量 从洞察到行动的转化： 讨论如何将实验发现转化为可扩展的产品或政策干预。介绍“受控发布”（Canary Release）和“灰度发布”中的统计学考量。 长期效应监测与动态调整： 强调因果效应可能随时间衰减或演变。介绍如何设计长期追踪机制，以及何时需要重新进行A/B测试或更新模型。 实验伦理与公平性： 讨论在设计和实施实验时必须考虑的伦理边界，如数据隐私、避免加剧现有不平等（如针对弱势群体设计负面实验）以及透明度要求。 --- 本书特色： 本书不仅提供了深厚的统计学理论基础，更强调可操作性。每一章都辅以大量的真实世界案例分析（涵盖互联网、医疗健康、金融科技等领域），并附带Python/R代码示例，确保读者能够将学到的复杂方法直接应用于自己的数据项目中，真正实现从“收集数据”到“科学决策”的飞跃。本书适合具有一定统计学或数据分析基础，渴望掌握因果推断核心技能的专业人士。

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印刷错误牛多，内容前后重复n处，居然还提到文革对统计抽样工作的破坏……

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