Monte Carlo Simulation (Quantitative Applications in the Social Sciences) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Publications, Inc

作者:Mooney, Christopher Z.

出品人:

页数:112

译者:

出版时间:1997-04-07

价格:USD 17.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780803959439

丛书系列:Quantitative Applications in the Social Sciences

图书标签:

统计学
数学
Monte Carlo Simulation
Quantitative Methods
Social Sciences
Statistics
Modeling
Probability
Computational Science
Research Methods
Data Analysis
Simulation

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Monte Carlo simulation is a method of evaluating substantive hypotheses and statistical estimators by developing a computer algorithm to simulate a population, drawing multiple samples from this pseudo-population, and evaluating estimates obtained from these samples. The author explains the logic behind the method and demonstrates its uses for social and behavioural research in: conducting inference using statistics with only weak mathematical theory; testing null hypotheses under a variety of plausible conditions; assessing the robustness of parametric inference to violations of its assumptions; assessing the quality of inferential methods; and comparing the properties of two or more estimators. In addition, Christopher Z Mooney carefully demonstrates how to prepare computer algorithms using GAUSS code and uses several research examples to demonstrate these principles. This volume will enable researchers to execute Monte Carlo simulation effectively and to interpret the estimated sampling distribution generated from its use.

《蒙特卡洛模拟：社会科学的量化应用》是一本深入探讨如何利用随机数生成和统计抽样技术来分析和理解复杂社会现象的权威著作。本书旨在为社会科学研究者提供一套强大而灵活的分析工具，使其能够应对那些传统确定性模型难以捕捉的内在不确定性和随机性。本书的开篇，作者首先为读者构建了蒙特卡洛模拟方法的核心理论框架。它清晰地解释了蒙特卡洛模拟的基本原理，即通过重复进行随机抽样来近似求解一个难以直接计算的数学或统计问题。这一点在社会科学领域尤为重要，因为许多社会进程，如群体行为、市场波动、舆论传播等，本质上是高度动态且充满随机性的。作者通过一系列精心设计的案例，生动地展示了如何将抽象的概率理论转化为可操作的计算过程。接着，本书详细介绍了在社会科学研究中应用蒙特卡洛模拟的各种具体方法和技术。这包括但不限于：概率分布的采样与生成：详细阐述了如何根据不同的社会现象特征，选择和生成合适的概率分布（如均匀分布、正态分布、泊松分布、二项分布等）的随机样本。这对于模拟个体差异、事件发生频率等至关重要。随机游走模型：深入分析了如何利用随机游走模型来模拟路径依赖性、状态转移等过程，例如，个体在社会网络中的信息传播路径，或者消费者的购买决策过程。元模型（Metamodeling）与代理模型（Surrogate Modeling）：针对计算成本高昂的复杂模型，本书介绍了如何构建更易于计算的代理模型来近似原模型的行为，从而加速蒙特卡洛模拟的执行效率。这在处理大规模数据集或复杂仿真模型时尤为关键。马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法：详细介绍了 MCMC 的原理及其在贝叶斯统计推断中的强大应用。在社会科学中，MCMC 常用于估计复杂统计模型的参数，分析不确定性传播，以及进行模型选择。方差缩减技术：为了提高模拟效率和精度，本书系统介绍了多种方差缩减技术，例如重要性采样（Importance Sampling）、控制变量法（Control Variates）和分层抽样（Stratified Sampling）等，并提供了它们在社会科学场景下的具体应用指南。本书的特色之一在于其丰富的案例研究，这些案例覆盖了社会科学的多个分支领域，展示了蒙特卡洛模拟在解决实际问题中的强大能力。例如：政治学：如何模拟投票行为、选举结果的不确定性、政治传播模型，以及分析政策干预可能带来的随机性后果。经济学：如何模拟金融市场波动、资产定价、宏观经济模型的稳健性分析、消费者行为建模，以及风险管理。社会学：如何模拟社会网络中的信息扩散、群体极化现象、社会流动性模型，以及分析社会动态的随机性因素。心理学：如何模拟决策过程中的不确定性、认知模型、学习过程的随机性，以及设计实验以评估随机干预效果。公共政策：如何模拟政策实施的潜在风险与回报、不确定性对社会福利的影响，以及优化资源配置策略。在方法论层面，本书也强调了模型的构建、验证与解释。作者指导读者如何根据研究问题设计合理的蒙特卡洛模型，如何通过敏感性分析来评估模型参数对结果的影响，以及如何正确地解读模拟结果并将其转化为有意义的社会科学洞见。此外，书中还讨论了如何评估模拟结果的收敛性和不确定性，确保研究的科学性和可靠性。本书不仅仅是关于方法的介绍，更是一种思维方式的引导。它鼓励研究者拥抱不确定性，将其视为理解社会现象的重要组成部分，而不是需要回避的干扰。通过掌握蒙特卡洛模拟这一强大的量化工具，社会科学研究者能够更深入地洞察复杂系统的行为，更准确地预测未来趋势，并更有效地设计和评估干预措施。对于希望提升研究能力，掌握前沿量化分析方法的学生、研究人员和实践者而言，《蒙特卡洛模拟：社会科学的量化应用》是一本不可或缺的参考书。它以清晰的逻辑、详实的案例和实用的指导，为读者打开了一扇通往更深刻、更具洞察力的社会科学研究之门。