具体描述
Human beings are active agents who can think. To understand how thought serves action requires understanding how people conceive of the relation between cause and effect, that is, between action and outcome. In cognitive terms, the question becomes one of how people construct and reason with the causal models we use to represent our world. A revolution is occurring in how statisticians, philosophers, and computer scientists answer this question. These fields have ushered in new insights about causal models by thinking about how to represent causal structure mathematically, in a framework that uses graphs and probability theory to develop what are called 'causal Bayesian networks'. The framework starts with the idea that the purpose of causal structure is to understand and predict the effects of intervention: how does intervening on one thing affect other things? This question is not merely about probability (or logic), but about action. The framework offers a new understanding of mind: thought is about the effects of intervention, so cognition is thereby intimately tied to actions that take place either in the actual physical world or in imagination, in counterfactual worlds. In this book, Steven Sloman offers a conceptual introduction to the key mathematical ideas in the framework, presenting them in a non-technical way, by focusing on the intuitions rather than the theorems. He tries to show why the ideas are important to understanding how people explain things, and why it is so central to human action to think not only about the world as it is, but also about the world as it could be. Sloman also reviews the role of causality, causal models, and intervention in the basic human cognitive functions: decision making, reasoning, judgement, categorization, inductive inference, language, and learning. In short, this book offers a discussion about how people think, talk, learn, and explain things in causal terms - in terms of action and manipulation.
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用户评价
“Causal Models”，这个书名本身就带着一种探究事物的本质、揭示事物运行规律的强大吸引力。我一直认为，真正的智慧在于能够看透现象的表象，抓住事物发展的内在逻辑。在我的工作中，我们经常会面临各种决策，而这些决策的有效性，往往取决于我们对事物因果关系的理解程度。如果仅仅是基于过去的经验或者表面的相关性来做判断，那将是极其危险的。我希望这本书能够为我提供一种全新的视角，让我能够从因果关系的维度去重新审视我们所面临的问题，从而做出更明智、更有效的决策。我期待书中能够深入浅出地讲解因果模型的构建方法，以及如何利用这些模型来进行有效的干预和预测。我甚至想象着，这本书会像一本武林秘籍，教会我如何运用因果模型这一利器，在复杂的世界中披荆斩 امت，找到事物发展的真正脉络。
评分这本书的名字，"Causal Models"，在我的研究领域中，绝对是一个重量级的词汇。我一直在努力探索如何将我们所观察到的现象，从单纯的统计关联提升到对背后驱动机制的理解。尤其是在一些复杂系统中，比如生态系统、经济系统，甚至是人脑的运作机制，单纯的机器学习模型往往只能捕捉到表面的模式，而无法触及到根本的因果联系。我希望这本书能够为我提供一套系统化的方法论，让我能够更有效地构建、验证和应用因果模型。我非常期待书中能够讲解如何处理反事实，如何在存在潜在混淆变量的情况下进行准确的因果推断。这对于我理解和预测系统的行为至关重要。我希望这本书不仅仅是理论的介绍，更能包含一些实际的操作指南，例如如何使用特定的软件工具来实现因果模型的构建和分析。对我来说，能够将这些抽象的理论转化为实际可操作的工具，将是我在这本书中最大的收获。
评分这本书的封面设计就充满了学术的严谨和一丝神秘感，那种深邃的蓝色和简洁的几何图形，让我第一时间联想到的是逻辑、推理和探索未知。拿到手中，纸张的质感也相当不错，厚实且带有微涩的触感，似乎在诉说着书本内容的扎实与分量。我是一名在数据科学领域摸爬滚打了多年的从业者，日常工作中充斥着各种各样的模型，从线性的到复杂的深度学习模型，但总觉得在理解“为什么”这个层面，还有一层窗户纸没有捅破。我们常常看到相关性，但要区分是因果关系还是巧合，却异常艰难。这本书的名字，"Causal Models"，精准地击中了我的痛点，也让我充满了期待。我希望它能带我走出相关性的迷雾，去理解那些隐藏在数据之下的深层驱动力，能够更自信地做出决策，而不仅仅是基于预测。尤其是在 A/B 测试的解读、产品策略的制定，甚至是对社会现象的分析时，如果能有坚实的因果模型作为支撑，那将是多么强大的助力！我甚至想到了，是不是这本书能帮助我理解那些看似毫不相干的事件之间，是否存在着某种隐秘的因果链条？这种探索的欲望，让我迫不及待地想要翻开它，去一探究竟，看看它是否能真的为我打开一扇通往更深层次理解世界的大门。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实用的方法论和工具，让我能够在实际工作中落地应用。
评分这本书的 title 让我眼前一亮，因为我一直觉得，我们现在的数据分析，尤其是在很多产品迭代和策略制定的过程中，很多时候都停留在“我看到A和B同时发生”的层面，而很少能清晰地说出“A导致了B”或者“B是A的结果”。这种因果认知的缺失，导致我们在做很多重要的判断时，都带着一丝不确定性，甚至会因为误判而付出高昂的代价。我希望这本书能够帮助我理清这种逻辑，让我能够更自信地去判断哪些变化是真正驱动了我们想要的结果，哪些只是巧合。我脑海中浮现的是一幅幅清晰的因果图，每一个节点都代表着一个可干预的因素，每一个箭头都代表着一个明确的因果效应。我希望这本书不仅能让我理解这些概念，更能让我学会如何去构建和解读这些图，并在实际工作中灵活运用。
评分拿到这本书，我第一眼就被书名“Causal Models”所吸引。我一直觉得，我们对世界的理解，很大程度上受限于我们能否准确把握事物之间的因果关系。在科学研究、政策制定、甚至日常生活的决策中，如果不能正确地识别因果，我们就很容易陷入误区。我渴望这本书能够为我揭示因果模型这一强大的工具，让我能够更清晰地认识到，哪些是真实的驱动力，哪些只是表面上的相关性。我希望这本书能够提供一套严谨的理论基础，并且辅以生动有趣的案例，来阐释因果模型的构建、检验和应用。我甚至在想，如果我能够掌握这本书中的知识，我是否就能更准确地预测未来的趋势，或者更有效地解决一些棘手的问题。
评分“Causal Models”，这个名字听起来就充满了力量和智慧。我一直认为，人类文明的进步，很大程度上依赖于我们对因果关系的理解和利用。从物理学的定律到生物学的进化，再到社会学的发展，背后都离不开因果的逻辑。我希望这本书能够为我提供一种全新的视角，让我能够用因果的思维去审视我所处的领域，并且能够运用这些模型来解释和预测复杂现象。我期待书中能够深入探讨如何从观测数据中识别因果效应，以及如何在存在各种 confounding factors 的情况下进行准确的因果推断。这对于我目前的学习和研究，无疑是至关重要的。
评分作为一名统计学专业的学生，我对因果推断的理论基础一直有着浓厚的兴趣，但也深知其复杂性和实践难度。在课堂上，我们接触到了大量的统计模型，但很多时候，这些模型仅仅停留在描述变量之间的相关性层面，而真正的因果关系，往往需要更深入的理论和方法论来支撑。所以，当我在书店的显眼位置看到“Causal Models”这本书时，我的目光立刻就被吸引住了。我期望这本书能够填补我在理论和实践之间的鸿沟。我希望能深入理解因果模型的核心概念，比如混淆、中介、调节等，并且掌握如何通过各种方法来识别和估计因果效应，例如潜在结果框架、结构因果模型等。更重要的是，我希望这本书能够提供一些实际操作的指导，让我能够将这些理论知识应用到真实的数据分析项目中。我经常思考，如何才能在研究设计阶段就考虑到因果推断的需求，如何选择合适的工具和技术来回答“如果……会怎样？”这样的问题。这本书的出现，让我看到了一条通往更严谨、更有说服力的科学研究的道路。
评分这本书的出现，简直像是为我量身定做的一场及时雨。我一直以来都在思考一个问题，那就是我们在做数据分析的时候，究竟有多少是在描述现象，又有多少是在解释现象背后的原因。尤其是在一些非技术背景的听众面前，用“相关性”去解释“因果性”，总是显得苍白无力，甚至会引发误解。我一直渴望找到一种清晰、严谨的框架，能够帮助我区分这两者，并且能够有效地将复杂的因果关系梳理清楚，然后用易于理解的方式呈现出来。这本书的名字，"Causal Models"，让我看到了希望。我脑海中浮现出的是各种图谱，节点代表事件或变量，箭头则代表了它们之间的因果联系，构建出一幅幅清晰的因果图景。我想象着书中会详细介绍如何构建这些模型，如何从数据中提取出因果信息，如何进行因果推断，以及如何利用这些模型来预测干预效果。这对于我目前从事的市场营销工作尤为重要，我们可以通过因果模型来评估不同营销策略的实际效果，而不仅仅是看点击率或转化率的简单提升，而是真正理解是哪个环节的改变导致了最终结果。我希望这本书能够提供一些具体的案例，展示如何在实际场景中应用这些因果模型，解决实际问题。
评分这本书的封面设计简洁而富有哲学意味，它让我联想到了那些能够洞察事物本质的智者。“Causal Models”，这个书名本身就蕴含着一种对事物深层机制的探究欲望。我一直深信，真正有价值的知识，在于能够理解“为什么”事物会发生，而不仅仅是“是什么”。我希望这本书能够为我提供一种系统性的思考框架，帮助我理解如何构建、分析和应用因果模型，从而更有效地解决问题，做出更明智的决策。我期待书中能够详细阐述各种因果推断的方法，并且通过丰富的案例来展示这些方法在不同领域的应用，让我能够从中获得启发，并且将其应用到我自己的研究和实践中。
评分作为一个对商业世界中的复杂系统运作规律充满好奇的人，我一直在寻找能够帮助我理解“为什么”的工具和理论。“Causal Models”这个书名，恰恰点出了我一直在追寻的核心。我常常观察到市场上的各种现象，比如一个新产品为什么突然爆红，一个营销活动为何效果显著，或者一个行业为何发生颠覆性变革。这些现象背后，往往隐藏着复杂的因果链条。我希望这本书能够为我提供一个系统性的框架，帮助我理解如何识别、量身定制和应用这些因果模型，从而更深入地洞察商业世界的动态。我期待书中能有关于如何处理多个潜在影响因素、如何区分直接和间接效应，以及如何利用因果模型来预测不同干预措施的长期影响的详细阐述。
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