具体描述
《预测科学:未来研究学》作者为中国独创的未来研究学的奠基人，中国未来学研究领域的开拓者，中国未来研究会主要创始人，国际知名未来学家。《预测科学:未来研究学》创造性地提出把未来研究活动作为未来学研究对象的主张，以解决国际上悬而未决的未来学核心问题——尚非实际存在的未来能否成为一门学科的研究对象，并构建了有关未来研究活动和未来预测活动的规律、理论和应用等方面的系统科学体系，在国际上独树一帜。它还展望了预测科学的发展趋势，探讨了马克思主义原理和预测科学的内在联系，以及预测科学在政府、企业、教育、文化各部门的决策、管理、规划、计划、发展战略制订，及其在经济、社会、科技、环境、军事等领域中的实际应用。
《预测科学:未来研究学》出版后，在国内外产生了良好的社会影响，对完善未来学的学科建设做出了积极贡献，在我国未来学理论研究和应用研究的发展进程中占有重要的历史地位。
穿越迷雾：统计推断与决策的艺术 图书简介 本书并非聚焦于预言未来的神秘学问，而是深入剖析人类如何运用严谨的统计学原理和数据驱动的逻辑，在信息不完全、充满不确定性的世界中做出最优决策的艺术与科学。我们生活在一个由数据构成的复杂网络中，从宏观经济的波动到微观市场行为的转变，从疾病的传播路径到新技术的接受程度，每一个现象背后都潜藏着可被量化和分析的模式。然而，这些模式并非总是清晰可见，它们往往被噪音、偏差和固有的随机性所掩盖。本书的核心使命，便是为读者构建一套强大的思维工具箱，用以穿透这些迷雾，抵达对现象背后驱动力的深刻理解。 第一部分：基石——不确定性下的逻辑构建 本部分将奠定我们进行理性分析的基础。我们首先从概率论的哲学基础入手，探讨“随机性”的本质——它究竟是信息缺失的表现，还是宇宙运行的内在属性。我们将详细阐述贝叶斯定理的强大应用潜力，这种思维方式强调“事前信念”在观察新证据后如何被动态修正，这与我们日常生活中基于经验的迭代式学习过程如出一辙。 随后，我们将进入描述性统计学的精炼艺术。数据的可视化不再是简单的图表堆砌，而是精心设计的叙事工具。我们会深入探讨如何选择恰当的度量衡（均值、中位数、众数及其局限性），以及如何通过形态学分析（如偏度和峰度）快速识别数据集的内在结构和潜在的异常点。异常值处理不再是机械的剔除，而是对数据生成过程的深度探究——它们是错误，还是最值得关注的信号？ 第二部分：推断的桥梁——从样本到整体的审慎跨越 统计推断是本书的灵魂所在。我们研究的核心问题是如何从有限的、带有误差的样本中，对更广阔的总体做出可靠的判断。 我们首先聚焦于抽样理论的精妙之处。理解中心极限定理的深层意义，远超于记住那个公式；它关乎我们如何能以可控的误差范围，将局部观察外推至全局规律。接着，我们将详细解析参数估计的方法，区分点估计的即时性与区间估计（置信区间）所提供的安全边际。我们强调，一个“95%置信区间”的真正含义，恰恰在于它对自身不确定性的坦诚披露。 核心推断工具——假设检验——将被置于聚光灯下。本书将超越“零假设被拒绝”的表层叙述，深入剖析第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）之间的权衡艺术。在实际应用中，设定检验的功效（Power）往往比单纯的P值更具决定性意义。我们将探讨非参数检验的必要性，认识到并非所有数据都乖乖遵循正态分布的理想模型，何时需要使用曼-惠特尼 U 检验或卡方检验，是对数据真实形态的尊重。 第三部分：关联与因果——探寻世界运作的机制 在识别了数据的基本分布和推断的可靠性后，我们的目光转向变量间的相互关系。相关性分析（如皮尔逊、斯皮尔曼）教会我们如何量化联系的强度与方向，但更重要的是，它无情地警告我们：相关不等于因果。 本书用大量篇幅致力于回归分析的全面解读。从最基础的简单线性回归出发，逐步构建多元回归模型。我们不仅关注系数的解释性（即一个变量变化引起另一个变量变化的幅度），更关注模型的诊断：残差分析、多重共线性检测、异方差性的处理，这些都是确保模型可靠性的“质量控制”步骤。 更进一步，本书探讨了在复杂系统中建立因果推断的挑战。我们将引入工具变量法（IV）、断点回归设计（RDD）等准实验方法论，讨论如何在缺乏完美对照组的真实世界中，通过巧妙的“自然实验”设计，尽可能地剥离混淆变量的干扰，从而更接近于识别真正的因果效应。 第四部分：模型选择与实战应用 统计学模型不是万能的真理，而是对现实的某种简化和近似。本部分关注如何根据实际问题选择、评估和优化模型。 我们将对比经典线性模型与广义线性模型（GLM）的适用场景，例如，如何利用Logit或Probit模型处理二元结果（是/否），或使用泊松回归处理计数数据。 在模型评估方面，我们深入探讨了信息准则（AIC, BIC）在模型选择中的作用，它们是如何平衡模型的拟合优度与模型复杂度之间的内在矛盾的。对于更复杂的预测任务，我们将简要介绍交叉验证的机制，确保模型在外来数据上的泛化能力。 最后，本书将通过案例分析，展示这些工具在实际领域中的应用：如何评估一项新的公共卫生干预措施的效果？如何设计一次有效的市场营销活动以量化其投资回报率？如何利用时间序列分析预测关键经济指标的短期趋势？这些案例强调的不是预测的绝对准确性，而是基于数据分析所提供的决策的优化路径。 结语：审慎的乐观主义 本书的最终目标是培养一种批判性的、审慎的乐观主义。我们承认世界充满了随机性，任何基于数据的推断都带有误差和局限性。但正是通过掌握这些工具，我们才能够有意识地管理这些不确定性，将决策建立在最坚实的数据基础之上，从而在不确定的洪流中，稳健前行。这不是一本提供快速答案的手册，而是一部引导读者建立严谨思维习惯的指南。
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