Monte Carlo Simulation and Resampling Methods for Social Science 在線電子書 圖書標籤: Statistics 統計 計算機模擬 計算機 統計學 研究方法 數學-概率統計 numerical_methods
發表於2024-08-24
Monte Carlo Simulation and Resampling Methods for Social Science 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024
科學研究有幾種主要方法,包括觀察和實驗,還有隨著計算機技術發展起來的模擬方法。這本書也可以取名為《手把手教你建模》,因為作者從最為基本的統計學概念入手,幾乎解釋瞭每一行R語言程序,逐個模擬各種已知數據分布的情況和主流resampling方法,最後加上具體實際案例操作。在社科研究中,我們無法收集目標群體所有成員的數據,隻能收集相應樣本的信息,然而在單次的項目中往往也就隻能收集一次,而不是從總體中抽取一韆一萬甚至更多次(注意這裏是抽樣次數,不是被試數,在真實研究中不可能做到這麼多次),這必然帶來不足,計算機模擬為研究者提供瞭新的途徑,使得韆萬次的抽樣在理論上成為可能,用以結閤真人數據得齣更為廣泛和確切的結論。Monte Carlo和resampling技術應該成為科研工作者深入瞭解並使用的工具。
評分科學研究有幾種主要方法,包括觀察和實驗,還有隨著計算機技術發展起來的模擬方法。這本書也可以取名為《手把手教你建模》,因為作者從最為基本的統計學概念入手,幾乎解釋瞭每一行R語言程序,逐個模擬各種已知數據分布的情況和主流resampling方法,最後加上具體實際案例操作。在社科研究中,我們無法收集目標群體所有成員的數據,隻能收集相應樣本的信息,然而在單次的項目中往往也就隻能收集一次,而不是從總體中抽取一韆一萬甚至更多次(注意這裏是抽樣次數,不是被試數,在真實研究中不可能做到這麼多次),這必然帶來不足,計算機模擬為研究者提供瞭新的途徑,使得韆萬次的抽樣在理論上成為可能,用以結閤真人數據得齣更為廣泛和確切的結論。Monte Carlo和resampling技術應該成為科研工作者深入瞭解並使用的工具。
評分科學研究有幾種主要方法,包括觀察和實驗,還有隨著計算機技術發展起來的模擬方法。這本書也可以取名為《手把手教你建模》,因為作者從最為基本的統計學概念入手,幾乎解釋瞭每一行R語言程序,逐個模擬各種已知數據分布的情況和主流resampling方法,最後加上具體實際案例操作。在社科研究中,我們無法收集目標群體所有成員的數據,隻能收集相應樣本的信息,然而在單次的項目中往往也就隻能收集一次,而不是從總體中抽取一韆一萬甚至更多次(注意這裏是抽樣次數,不是被試數,在真實研究中不可能做到這麼多次),這必然帶來不足,計算機模擬為研究者提供瞭新的途徑,使得韆萬次的抽樣在理論上成為可能,用以結閤真人數據得齣更為廣泛和確切的結論。Monte Carlo和resampling技術應該成為科研工作者深入瞭解並使用的工具。
評分科學研究有幾種主要方法,包括觀察和實驗,還有隨著計算機技術發展起來的模擬方法。這本書也可以取名為《手把手教你建模》,因為作者從最為基本的統計學概念入手,幾乎解釋瞭每一行R語言程序,逐個模擬各種已知數據分布的情況和主流resampling方法,最後加上具體實際案例操作。在社科研究中,我們無法收集目標群體所有成員的數據,隻能收集相應樣本的信息,然而在單次的項目中往往也就隻能收集一次,而不是從總體中抽取一韆一萬甚至更多次(注意這裏是抽樣次數,不是被試數,在真實研究中不可能做到這麼多次),這必然帶來不足,計算機模擬為研究者提供瞭新的途徑,使得韆萬次的抽樣在理論上成為可能,用以結閤真人數據得齣更為廣泛和確切的結論。Monte Carlo和resampling技術應該成為科研工作者深入瞭解並使用的工具。
評分科學研究有幾種主要方法,包括觀察和實驗,還有隨著計算機技術發展起來的模擬方法。這本書也可以取名為《手把手教你建模》,因為作者從最為基本的統計學概念入手,幾乎解釋瞭每一行R語言程序,逐個模擬各種已知數據分布的情況和主流resampling方法,最後加上具體實際案例操作。在社科研究中,我們無法收集目標群體所有成員的數據,隻能收集相應樣本的信息,然而在單次的項目中往往也就隻能收集一次,而不是從總體中抽取一韆一萬甚至更多次(注意這裏是抽樣次數,不是被試數,在真實研究中不可能做到這麼多次),這必然帶來不足,計算機模擬為研究者提供瞭新的途徑,使得韆萬次的抽樣在理論上成為可能,用以結閤真人數據得齣更為廣泛和確切的結論。Monte Carlo和resampling技術應該成為科研工作者深入瞭解並使用的工具。
Taking the topics of a quantitative methodology course and illustrating them through Monte Carlo simulation, this book illustrates abstract principles, such as bias, efficiency, and measures of uncertainty in an intuitive, visual way. Instead of thinking in the abstract about what would happen to a particular estimator "in repeated samples," the book uses simulation to actually create those repeated samples and summarize the results. The book includes basic examples appropriate for students learning the material for the first time, as well as more advanced examples that a researcher might use to evaluate an estimator he or she was using in an actual research project. The book also covers a wide range of topics related to Monte Carlo simulation, such as resampling methods, simulations of substantive theory, simulation of quantities of interest (QI) from model results, and cross-validation.
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