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出版者:Harvard University Press

作者:Charles F. Manski

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2008-01-31

价格:USD 60.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780674026537

丛书系列:

图书标签:

econometrics
经济学
identification
Economics
Econometrics
methodology
教材
学术女
预测分析
决策支持
机器学习
数据识别
统计建模
人工智能
商业智能
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特征工程
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具体描述

This book is a full-scale exposition of Charles Manski's new methodology for analyzing empirical questions in the social sciences. He recommends that researchers first ask what can be learned from data alone, and then ask what can be learned when data are combined with credible weak assumptions. Inferences predicated on weak assumptions, he argues, can achieve wide consensus, while ones that require strong assumptions almost inevitably are subject to sharp disagreements.Building on the foundation laid in the author's "Identification Problems in the Social Sciences" (Harvard, 1995), the book's fifteen chapters are organized in three parts. Part I studies prediction with missing or otherwise incomplete data. Part II concerns the analysis of treatment response, which aims to predict outcomes when alternative treatment rules are applied to a population. Part III studies prediction of choice behaviour.Each chapter juxtaposes developments of methodology with empirical or numerical illustrations. The book employs a simple notation and mathematical apparatus, using only basic elements of probability theory.

《洞察之钥：理解预测与决策的底层逻辑》在信息爆炸的时代，如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的见解，进而做出更明智的决策，是个人、企业乃至整个社会面临的核心挑战。本书《洞察之钥：理解预测与决策的底层逻辑》正是为应对这一挑战而生，它并非简单罗列预测模型或决策框架，而是深入剖析了“预测”与“决策”这对相互依存、共同演进的概念背后，那些更为基础、更为普适的思维方式和方法论。预测的本质：预见未来，把握可能预测并非神秘的预言，而是建立在现有证据和规律基础上的逻辑推演。本书首先将带领读者穿越预测的迷雾，揭示其核心在于对“因果关系”的理解和对“模式识别”的掌握。我们不仅仅学习如何训练一个模型，更重要的是理解模型背后所捕捉到的规律是如何形成的，其潜在的驱动因素是什么。数据作为基石：数据的质量、多样性和代表性直接决定了预测的精度。本书会强调数据收集、清洗、预处理的严谨性，以及如何识别和处理数据中的偏差、异常值和缺失值，确保我们分析的对象是真实且有意义的。模式的发现与解读：从时间序列的趋势、周期性变化，到关联分析中的变量关系，再到机器学习中的特征工程，本书将系统性地介绍如何从原始数据中“看见”潜在的模式。这不仅仅是技术性的操作，更是一种洞察力的训练，学会区分信号与噪声，识别那些能够真正指示未来走向的关键线索。模型选择的智慧：面对琳琅满目的预测模型，本书将引导读者超越“哪个模型最准确”的表面问题，深入理解不同模型的适用场景、优缺点及其背后的数学假设。是需要解释性强的线性模型，还是能够捕捉复杂非线性关系的神经网络？是对未来走势的精确预估，还是对潜在风险的概率评估？理解这些，才能做出最适合特定需求的模型选择。不确定性的量化与管理：预测的本质是推测，而非断言。本书将强调如何量化预测的不确定性，例如通过置信区间、概率分布来表达预测的可靠性。更重要的是，如何基于对不确定性的理解，制定应对策略，为可能的多种未来场景做好准备。决策的艺术：权衡取舍，优化结果预测为决策提供了信息基础，但决策本身是一门艺术，也是一门科学。它需要在不确定性中权衡利弊，在多重目标间寻找平衡，并最终付诸行动。目标导向的决策：任何决策都应服务于明确的目标。本书将引导读者清晰地定义决策的成功标准，以及在达成这些标准的过程中可能遇到的约束条件。无论是提升销售额、降低成本，还是优化资源配置，清晰的目标是决策的第一步。信息的评估与应用：预测结果只是决策过程中的一部分信息。本书将探讨如何整合预测信息与其他可用信息（如市场反馈、竞争对手动态、内外部资源等），进行全面的评估。如何在有限的时间和信息条件下，做出“足够好”的决策，而非追求完美的“最优解”。风险与收益的权衡：每一项决策都伴随着潜在的风险和期望的收益。本书将介绍各种风险评估工具和收益分析方法，帮助决策者系统地识别、量化和管理决策中的风险。学会“以多大的代价去博取多大的收益”，从而做出更具战略性的选择。行动的路径与反馈：决策最终需要转化为行动。本书将关注如何将预测和分析转化为具体的行动计划，以及如何建立有效的反馈机制，持续监控决策的执行效果。通过复盘和迭代，不断优化决策过程，形成良性循环。超越技术：思维模式的重塑《洞察之钥》的核心价值在于，它不仅仅教授技术，更致力于重塑读者的思维模式。本书将强调以下几个关键的思维转变：从“知道”到“理解”：停止对预测模型或决策工具的盲目崇拜，深入理解其背后的逻辑和局限性。从“确定性”到“概率性”：拥抱不确定性，学会用概率的语言思考，并在此基础上进行决策。从“孤立”到“系统”：将预测和决策置于更广阔的系统背景下思考，认识到其与其他因素的相互作用。从“静态”到“动态”：理解世界是不断变化的，预测和决策也需要随之调整和优化。本书的每一章都将通过具体的案例分析、思想实验和启发式练习，帮助读者将抽象的概念转化为实际应用的能力。无论您是希望在商业战场上做出更精准判断的管理者，还是在科研领域探索未知奥秘的学者，抑或是希望在个人生活中优化选择的普通人，《洞察之钥》都将为您提供一把开启智慧之门的钥匙，帮助您在充满变数的未来中，找到通往成功的清晰路径。

作者简介

Charles F. Manski is Board of Trustees Professor of Economics at Northwestern University.

目录信息

Preface
Introduction
The Reflection Problem
The Law of Decreasing Credibility
Identification and Statistical Inference
Prediction and Decisions
Coping with Ambiguity
Organization of the Book
The Developing Literature on Partial Identification
I. Prediction with Incomplete Data
1. Conditional Prediction
1.1. Predicting Criminality
1.2. Probabilistic Prediction
Conditional Distributions
Best Predictors
Specifying a Loss Function
1.3. Estimation of Best Predictors from Random Samples
Covariates with Positive Probability
Covariates with Zero Probability but on the Support
Covariates off the Support
1.4. Extrapolation
Invariance Assumptions and Shape Restrictions
Testing and Using Theories
1.5. Predicting High School Graduation
Complement 1A. Best Predictors under Square and Absolute Loss
Square Loss
Absolute Loss
Complement 1B. Nonparametric Regression Analysis
Consistency of the Local-Average Estimate
Choosing an Estimate
Complement 1C. Word Problems
2. Missing Outcomes
2.1. Anatomy of the Problem
Identification of Event Probabilities
Identification of Quantiles
2.2. Bounding the Probability of Exiting Homelessness
Is the Cup Part Empty or Part Full?
2.3. Means of Functions of the Outcome
Bounded Random Variables
Unbounded Random Variables
2.4. Parameters That Respect Stochastic Dominance
2.5. Distributional Assumptions
Missingness at Random
Refutable and Non-refutable Assumptions
Refutability and Credibility
2.6. Wage Regressions and the Reservation-Wage Model of Labor Supply
Homogeneous Reservation Wages
Other Cases of Missingness by Choice
2.7. Statistical Inference
Sample Analogs of Identification Regions
Confidence Sets
Testing Refutable Assumptions
Complement 2A. Interval Measurement of Outcomes
Measurement Devices with Bounded Range
Complement 2B. Jointly Missing Outcomes and Covariates
Conditioning on a Subset of the Outcomes
Illustration: Bounding the Probability of Employment and the Unemployment Rate
Complement 2C. Convergence of Sets to Sets
3. Instrumental Variables
3.1. Distributional Assumptions and Credible Inference
Assumptions using Instrumental Variables
3.2. Missingness at Random
Conditioning Is Not Controlling
3.3. Statistical Independence
Binary Outcomes
Identifying Power
Combining Multiple Surveys
3.4. Equality of Means
Means Missing at Random
Mean Independence
3.5. Inequality of Means
Means Missing Monotonically
Monotone Regressions
Complement 3A. Imputations and Nonresponse Weights
Imputations
Nonresponse Weights
Complement 3B. Conditioning on the Propensity Score
Complement 3C. Word Problems
4. Parametric Prediction
4.1. The Normal-Linear Model of Market and Reservation Wages
4.2. Selection Models
A Semiparametric Model
4.3. Parametric Models for Best Predictors
Identification of the Parameters and the Best Predictor
Linear-Index Models
Statistical Inference
Complement 4A. Minimum-Distance Estimation of Partially Identified Models
5. Decomposition of Mixtures
5.1. The Inferential Problem and Some Manifestations
The Problem in Abstraction
Ecological Inference
Contaminated Sampling
The Task Ahead
5.2. Binary Mixing Covariates
Inference on One Component Distribution
Event Probabilities
Parameters That Respect Stochastic Dominance
5.3. Contamination through Imputation
Income Distribution in the United States
Corrupted Sampling
5.4. Instrumental Variables
The Identification Region
Complement 5A. Sharp Bounds on Parameters That Respect Stochastic Dominance
6. Response-Based Sampling
6.1. The Odds Ratio and Public Health
Relative and Attributable Risk
The Rare-Disease Assumption
6.2. Bounds on Relative and Attributable Risk
Relative Risk
Attributable Risk
6.3. Information on Marginal Distributions
6.4. Sampling from One Response Stratum
Using Administrative Records to Infer AFDC Transition Rates
6.5. General Binary Stratifications
Sampling from Both Strata
Sampling from One Stratum
II. Analysis of Treatment Response
7. The Selection Problem
7.1. Anatomy of the Problem
Prediction using the Empirical Evidence Alone
Comparing Treatments
Average Treatment Effects
Distributional Assumptions
7.2. Sentencing and Recidivism
7.3. Randomized Experiments
Experiments in Practice
7.4. Compliance with Treatment Assignment
Experiments without Crossover
Experiments with Crossover
Point Identification with Partial Compliance
Intention to Treat
The Effect of Treatment on Compliers
7.5. Treatment by Choice
Outcome Optimization
Parametric Selection Models
7.6. Treatment at Random in Non-Experimental Settings
Association and Causation
Sensitivity Analysis
7.7. Homogeneous Linear Response
“The” Instrumental Variables Estimator
Mean Independence and Overidentification
Complement 7A. Perspectives on Treatment Comparison
Differences in Outcome Distributions or Distributions of Outcome Differences
The Population To Be Treated or the Subpopulation of the Treated
Complement 7B. Word Problems
8. Linear Simultaneous Equations
8.1. Simultaneity in Competitive Markets
“The” Identification Problem in Econometrics
Simultaneity Is Selection
8.2. The Linear Market Model
Credibility of the Assumptions
Analysis of the Reduced Form
8.3. Equilibrium in Games
Ehrlich, the Supreme Court, and the National Research Council
8.4. The Reflection Problem
Endogenous, Contextual, and Correlated Effects
The Linear-in-Means Model
Identification of the Parameters
Inferring the Composition of Reference Groups
9. Monotone Treatment Response
9.1. Shape Restrictions
Downward-Sloping Demand
Production Analysis
9.2. Bounds on Parameters That Respect Stochastic Dominance
The General Result
Means of Increasing Functions of the Outcome
Upper Tail Probabilities
9.3. Bounds on Treatment Effects
Average Treatment Effects
9.4. Monotone Response and Selection
Interpreting the Statement “Wage Increases with Schooling”
Bounds on Mean Outcomes and Average Treatment Effects
9.5. Bounding the Returns to Schooling
Data
Statistical Considerations
Findings
10. The Mixing Problem
10.1. Extrapolation from Experiments to Rules with Treatment Variation
From Marginals to Mixtures
10.2. Extrapolation from the Perry Preschool Experiment
Prediction with the Experimental Evidence Alone
Prediction with Assumptions
10.3. Identification of Event Probabilities with the Experimental Evidence Alone
10.4. Treatment Response Assumptions
Statistically Independent Outcomes
Monotone Treatment Response
10.5. Treatment Rule Assumptions
Treatment at Random
Outcome Optimization
Known Treatment Shares
10.6. Combining Assumptions
11. Planning under Ambiguity
11.1. Studying Treatment Response to Inform Treatment Choice
Partial Identification and Ambiguity
11.2. Criteria for Choice under Ambiguity
Dominance
Bayes Rules
The Maximin Criterion
The Minimax-Regret Criterion
11.3. Treatment using Data from an Experiment with Partial Compliance
The Illinois UI Experiment
11.4. An Additive Planning Problem
The Choice Set
The Objective Function and the Optimal Treatment Rule
The Value of Covariate Information
Non-Separable Planning Problems
11.5. Planning with Partial Knowledge of Treatment Response
The Study Population and the Treatment Population
Planning under Ambiguity
11.6. Planning and the Selection Problem
Bayes Rules
The Maximin Criterion
The Minimax-Regret Rule
Sentencing Juvenile Offenders
11.7. The Ethics of Fractional Treatment Rules
Choosing Treatments for X-Pox
11.8. Decentralized Treatment Choice
The Informational Argument for Decentralization
Decentralized Treatment of X-Pox
Complement 11A. Minimax-Regret Rules for Two Treatments Are Fractional
Complement 11B. Reporting Observable Variation in Treatment Response
Complement 11C. Word Problems
12. Planning with Sample Data
12.1. Statistical Induction
12.2. Wald’s Development of Statistical Decision Theory
The Expected Welfare of a Statistical Treatment Rule
The States of Nature
Admissibility
Implementable Criteria for Treatment Choice
Unification of Identification, Statistical Inference, and Sample Design
12.3. Using a Randomized Experiment to Evaluate an Innovation
The Setting
The Admissible Treatment Rules
Some Monotone Rules
Savage on the Maximin and Minimax-Regret Criteria
III. Predicting Choice Behavior
13. Revealed Preference Analysis
13.1. Revealing the Preferences of an Individual
Observation of One Choice Setting
Observation of Multiple Choice Settings
Application to General Choice Problems
Thought Experiment or Practical Prescription for Prediction?
13.2. Random Utility Models of Population Choice Behavior
Consistency with Utility Theory
Prediction using Attributes of Alternatives and Decision Makers
Incomplete Data and Conditional Choice Probabilities
Practicality through the Conditional Logit Model
Other Distributional Assumptions
Extrapolation
13.3. College Choice in America
An Idealized Binary Choice Setting
Predicting the Enrollment Effects of Student Aid Policy
Power and Price of the Analysis
13.4. Random Expected-Utility Models
Identification of the Decision Rules of Proposers in Ultimatum Games
Rational Expectations Assumptions
How do Youth Infer the Returns to Schooling?
Complement 13A. Prediction Assuming Strict Preferences
Complement 13B. Axiomatic Decision Theory
14. Measuring Expectations
14.1. Elicitation of Expectations from Survey Respondents
Attitudinal Research
Probabilistic Expectations in Cognitive Psychology
Probabilistic Expectations in Economics
14.2. Illustrative Findings
Response Rates and Use of the Percent-Chance Scale
One-Year-Ahead Income Expectations
Social Security Expectations
14.3. Using Expectations Data to Predict Choice Behavior
Choice Expectations
Using Expectations and Choice Data to Estimate Random Expected-Utility Models
14.4. Measuring Ambiguity
Complement 14A. The Predictive Power of Intentions Data: A Best-Case Analysis
Rational Expectations Responses to Intentions Questions
Prediction of Behavior Conditional on Intentions
Prediction Not Conditioning on Intentions
Interpreting Fertility Intentions
Complement 14B. Measuring Expectations of Facts
Anchoring
15. Studying Human Decision Processes
15.1. As-If Rationality and Bounded Rationality
The As-If Argument of Friedman and Savage
Simon and Bounded Rationality
15.2. Choice Experiments
Heuristics and Biases
Widespread Irrationality or Occasional Cognitive Illusions?
15.3. Prospects for a Neuroscientific Synthesis
References
Author Index
Subject Index
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

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这本《Identification for Prediction and Decision》的书名本身就散发着一种引人入胜的智性光辉，仿佛是一把钥匙，能够开启通往理解事物本质和做出明智抉择的神秘大门。初见书名，我的脑海中便浮现出无数个应用场景：从宏观的经济趋势预测，到微观的个人投资决策，再到科学研究中识别关键变量以解释复杂现象，似乎一切都围绕着“识别”这一核心动作展开。书名中的“Prediction”（预测）和“Decision”（决策）更是直击现代社会的核心痛点。我们身处一个信息爆炸、瞬息万变的时代，如何从海量数据中辨识出真正有价值的信号，如何基于这些信号做出最优的选择，成为每个人、每个组织乃至整个社会都面临的重大挑战。《Identification for Prediction and Decision》的出现，无疑为我们提供了一个系统性的思考框架和一套行之有效的工具。我迫切地想知道，书中是如何将“识别”这一抽象概念，与“预测”和“决策”这两个具体的行动紧密联系起来的。它是否提供了一种全新的视角来审视我们习以为常的分析和决策过程？书中是否有具体的案例研究，能够生动地展示理论如何在现实世界中落地生根，开花结果？作者是否在书中揭示了某些隐藏在数据表象之下的深层关联，一旦被识别，就能极大地提升我们预测的准确性和决策的效率？我尤其好奇作者对“识别”本身的定义和界定，它是否仅仅是对现有模式的简单归纳，还是包含了更深层次的因果探寻和结构洞察？这本书会不会颠覆我对传统数据分析的认知，教会我一种更具前瞻性和战略性的思维方式？我期待着这本书能够带来惊喜，为我的学习和工作注入新的活力。

评分☆☆☆☆☆

《Identification for Prediction and Decision》这本书，在我的书架上占据了一个与众不同的位置。它没有提供即刻可见的答案，却在字里行间传递着一种深刻的启示，引领我走向一种更加精进的认知路径。作者对于“识别”的定义，远非简单的信息分类，而是一种积极主动地去探寻事物内在联系、揭示隐藏规律的过程。书中对“识别”与“预测”和“决策”之间关系的阐述，严谨而富有洞察力，它清晰地勾勒出了一条从“看清”到“预见”再到“行动”的逻辑链条。我尤其被书中对于“识别的精度”和“识别的广度”这两个维度的强调所吸引。作者通过大量来自不同领域的案例，生动地说明了，一个细微但关键的“识别”，就可能改变整个预测的走向，甚至颠覆一项重大决策的根基。我开始反思，在日常的学习和工作中，自己对信息的“识别”是否足够深入和全面？是否容易被表象所迷惑，而忽略了那些隐藏在深层的重要线索？《Identification for Prediction and Decision》这本书，不仅仅是在传授知识，更是在重塑我的思维方式，它鼓励我去挑战固有观念，去拥抱不确定性，并以一种更加敏锐和审慎的态度去认识和影响世界。

评分☆☆☆☆☆

这本《Identification for Prediction and Decision》的书名，本身就充满了引人深思的智慧。当我真正开始阅读，便被作者对于“识别”这一概念的独特而深刻的解读所吸引。在我看来，作者并没有将“识别”仅仅看作是对已有信息的简单归类或标记，而是将其升华为一种对事物内在本质、潜在规律以及动态发展趋势的深度洞察。书中通过大量引人入胜的案例，从历史事件的演变到商业决策的制定，再到科学研究的突破，都淋漓尽致地展现了精准“识别”的强大力量。我尤为欣赏作者在书中对“识别盲点”和“识别偏差”的细致剖析，这些往往是我们做出错误判断的根源。而作者所提出的克服这些偏差的策略，既有理论上的高度，又有实践上的可行性。它鼓励我重新审视自己过往的决策过程，是否在某些关键环节忽略了必要的“识别”步骤，是否因为固有的思维模式而错失了重要的信息。这本书为我提供了一种全新的思考框架，它让我意识到，提升“识别”的能力，就是提升我们理解世界、预测未来以及做出明智决策的能力。

评分☆☆☆☆☆

《Identification for Prediction and Decision》这本书，给我最深刻的印象便是它对于“识别”这一概念的独特而深刻的理解。作者并未将“识别”简单地理解为对已有事物的归类或标记，而是将其视为一种主动的、动态的、深入洞察的过程。它涉及到对信息背后隐藏的规律、潜在的联系以及可能的发展趋势的精准捕捉。书中关于“识别”的论述，贯穿了严谨的逻辑和丰富的案例，从历史事件的演变到现代科技的创新，都以此为线索展开。我特别欣赏作者在书中提出的“识别框架”，它为我们提供了一种系统性的方法来审视和分析问题。这个框架不仅仅关注表面的现象，更深入到事物的本质和内在机制。阅读过程中，我常常会停下来思考，自己在日常工作中，在学习过程中，是否真正做到了“识别”？是否对所接收的信息进行了足够深入的分析和辨别？《Identification for Prediction and Decision》这本书，在我看来，是提升个人认知能力和决策水平的绝佳读物。它教会我如何从纷繁复杂的信息中“提炼精华”，如何透过现象看到本质，从而做出更具前瞻性和战略性的判断。这本书的价值，在于它提供了一种思维工具，一种认识世界的新视角，让我能够更加自信地应对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

《Identification for Prediction and Decision》这本书，在我浏览过的众多专业书籍中，无疑属于那种能够让你“眼前一亮”的类型。它的独特之处在于，没有流于俗套地堆砌算法或公式，而是从一种更加宏观和哲学的高度，重新审视了“识别”在预测和决策中的关键作用。我尤其被书中对“识别”的定义所吸引，作者将其描述为一种“洞察力”的培养，一种从纷繁复杂的信息中提炼出关键要素、辨别出事物本质的能力。这不仅仅是简单的模式匹配，更是一种对因果关系、潜在联系以及未来趋势的深度挖掘。书中举例的一些经典案例，让我深刻体会到，许多历史性的突破或灾难性的失败，都源于对关键信息的“识别”失误或“识别”不足。作者的论述逻辑清晰，层层递进，从认识论的基石出发，逐渐构建起一套完整的“识别-预测-决策”的理论框架。我非常赞赏书中对“识别”过程的细致拆解，它揭示了识别过程中可能存在的各种陷阱和误区，并为我们提供了规避这些风险的策略。这种理论上的深度和实践指导性的结合，使得《Identification for Prediction and Decision》不仅仅是一本学术著作，更是一本能够指导我们实际行动的“操作手册”。我感觉，阅读这本书的过程，就是一次认知升级的过程，它帮助我摆脱了过去那种“头痛医头，脚痛医脚”的短期思维，学会了从更长远、更根本的角度去思考问题。

评分☆☆☆☆☆

《Identification for Prediction and Decision》这本书，给我的感觉就像是打开了一扇通往全新认知领域的大门。它并没有直接提供一堆现成的预测模型或决策工具，而是从一个更加根本的层面，深入探讨了“识别”在整个预测和决策链条中的核心作用。作者对“识别”的定义，超越了简单的模式匹配，而是强调了一种对事物内在逻辑、因果关系以及潜在发展趋势的深度理解。书中通过一系列精心挑选的案例，从历史上的重要转折点到当下商业和社会变革的趋势，都生动地展示了精准“识别”所带来的巨大价值。我印象特别深刻的是，作者在书中详细分析了导致“识别”失败的各种因素，例如信息过载、认知偏差以及思维定势等等，并为我们提供了相应的应对策略。这不仅仅是一本学术理论书籍，更是一本能够指导我们如何在复杂多变的世界中，更有效地获取信息、分析信息，并最终做出更优决策的“行动指南”。它让我重新审视了自己在学习和工作中的方式，学会了更加审慎地对待信息，更加深入地探究事物本质，从而提升了我的预测能力和决策水平。

评分☆☆☆☆☆

在我翻阅《Identification for Prediction and Decision》之前，我从未想象过“识别”这个看似基础的概念，能够承载如此深刻的智慧和广泛的应用。这本书给我最大的启发，在于它将“识别”提升到了一个前所未有的高度，将其视为预测和决策的基石。作者用一种极其精妙的方式，将抽象的理论与生动的案例相结合，让我们深刻理解到，任何准确的预测和明智的决策，都离不开对关键信息和内在规律的精准“识别”。书中对于“识别”过程的拆解，细致入微，从信息收集、模式辨识，到因果推理、趋势洞察，每一个环节都充满了作者独到的见解。我特别欣赏作者对“识别偏差”的深入剖析，这些偏差往往是我们做出错误判断的根源。而书中提供的克服这些偏差的策略，既有理论上的高度，又有实践上的可操作性。《Identification for Prediction and Decision》不仅仅是一本理论书籍，它更像是一本“行动指南”，帮助读者在纷繁复杂的信息世界中，学会如何“拨开迷雾，认清本质”，从而做出更具前瞻性和战略性的决策。它让我意识到，提升“识别”能力，就是提升我们理解世界和影响世界的能力。

评分☆☆☆☆☆

对于《Identification for Prediction and Decision》这样一本以“识别”为核心的书，我一开始的期待便是它能提供一套超越现有框架的思考方式。而阅读之后，我的确被它所呈现的深度和广度所震撼。书中对“识别”的定义，并非仅仅局限于技术层面，而是将其上升到一种认识论的高度，强调了识别的“质量”和“深度”直接决定了预测的准确性和决策的有效性。作者通过一系列引人入胜的案例，生动地阐述了“识别”在各个领域中的重要性，从历史事件的解读，到商业策略的制定，再到科学研究的突破，无不体现了精准识别带来的巨大价值。我特别关注书中关于“识别偏差”和“识别盲点”的论述，这些往往是导致预测失误和决策失败的根源。作者提出的应对策略，既有理论上的深刻洞察，也有实践中的可行性指导。它让我意识到，我们日常工作中很多看似理所当然的决策，可能都建立在对信息不完整或不准确的“识别”之上。《Identification for Prediction and Decision》不仅仅是一本提供知识的书，更是一次思维的重塑。它鼓励我们跳出固有的思维模式，以一种更加审慎、更加深刻的态度去审视我们所面对的信息和问题。我坚信，这本书将成为我未来在复杂环境中做出明智决策的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

《Identification for Prediction and Decision》这本书，给我带来了颠覆性的阅读体验。它没有像许多同类书籍那样，直接抛出大量的数学模型或复杂的算法，而是从一种更为哲学和根本的层面，探讨了“识别”在预测和决策中的核心地位。作者将“识别”定义为一种对事物本质、规律和潜在联系的深刻洞察，这种洞察力是做出准确预测和明智决策的前提。书中通过大量历史事件和现实案例，生动地说明了“识别”的失误是如何导致灾难性的后果，而精准的“识别”又是如何带来突破性的进展。我尤其被书中关于“隐性识别”的论述所吸引，它揭示了许多重要的规律和联系，并非显而易见，而是隐藏在数据和现象的深层之中。作者提出的识别方法，既有理论的深度，又有实践的指导意义，它鼓励读者跳出思维的定势，以一种更加开放和审慎的态度去探索未知。阅读《Identification for Prediction and Decision》的过程，与其说是在学习知识，不如说是在进行一次认知升级。它教会我如何更有效地从海量信息中提取有价值的洞见，如何更准确地预测未来的发展趋势，从而在不确定性中做出更明智的选择。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，《Identification for Prediction and Decision》的封面设计虽然简洁，却蕴含着一种深沉的力量，仿佛在低语着知识的重量。当我翻开第一页，扑面而来的是一种严谨而富有洞察力的学术氛围。作者并没有一开始就抛出复杂的数学模型或晦涩的理论，而是循序渐进地引导读者进入“识别”的核心议题。我特别欣赏作者在开篇部分对“识别”一词的多维度阐释，它不仅仅是对事物的命名或分类，更是一种对事物内在属性、外部联系以及动态演变的深刻理解。书中对“识别”过程的剖析，让我意识到，我们往往在匆忙的决策中忽略了对基础信息的精确辨识，从而导致预测失准，决策失误。《Identification for Prediction and Decision》巧妙地将“识别”置于“预测”和“决策”的逻辑链条的起点，强调了“知其然”是“知其所以然”和“为之”的前提。作者在论述过程中，穿插了大量的历史案例和哲学思考，将抽象的理论与人类文明的发展进程巧妙地融合。我惊喜地发现，书中对于“识别”的探讨，并非仅仅局限于技术层面，而是触及到了认识论和方法论的根本。它促使我反思，我们是如何认识世界，又是如何依据这种认识来采取行动的。书中所构建的知识体系，具有很强的普适性，我相信无论读者是从事金融、医疗、工程，还是教育、管理等领域，都能从中汲取宝贵的智慧。它就像一位循循善诱的导师，引导我一步步深入探索，揭开事物的面纱，看到隐藏的规律，最终帮助我做出更符合实际、更具前瞻性的判断。

评分☆☆☆☆☆

最后有点凑数，但总的来说是难得的好书。

评分☆☆☆☆☆

Manski在课上抱怨: 这本书的销量mostly harmless econometrics低了若干数量级（捂脸）

评分☆☆☆☆☆

老师您一个学期都在讲啥我们上的是计量吗= =

评分☆☆☆☆☆

能把law of total probability 和bayes rule两个看起来这么基础的东西扩展成一个方向 manski还是很厉害的。

评分☆☆☆☆☆

I like the prior one better.