量化社会科学导论
内容简介
本书开篇使用种族歧视和呼吁投票运动作为例子，从实验和观察性研究角度讨论了因果性，接着讲解了度量和预测这社会科学研究数据分析中的主要目标。本书对数据分析和统计学理论进行了实践性介绍，主要针对的读者群体是本科生以及对社会科学和相关领域开展系统深入研究的研究生。本书涵盖领域包括经济学、社会学、公共政策以及数据科学，通过直接明了的实证分析，帮助读者学习用R项目语言分析数据，并阐释相关成果。
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作者简介
Kosuke Imai is professor of politics and founding director of the Program in Statistics and Machine Learning at Princeton University.
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目录
中文版序言
英文版序言
译校者序
一、引言
1.1 本书概述
1.2 如何使用本书
1.3 R的简介
1.4 总结
1.5 练习
二、因果关系
2.1 劳工市场的种族歧视
2.2 用R取得的数据子集
2.3 因果效应与反事实
2.4 随机对照试验
2.5 观察性研究
2.6 单变量的描述性统计量
2.7 总结
2.8 习题
三、度量
3.1 战争时期平民受伤情况的度量
3.2 处理R中缺失的数据
3.3 可视化单变量分布
3.4 调查抽样
3.5 度量政治极化
3.6 概括双变量关系
3.7 聚类
3.8 总结
3.9 练习
四、预测
4.1 预测选举结果
4.2 线性回归
4.3 回归与因果关系
4.4 总结
4.5 练习
五、数据探索
5.1 文本数据
5.2 网络数据
5.3 空间数据
5.4 总结
5.5 练习
六、概率
6.1 概率
6.2 条件概率
6.3 随机变量和概率分布
6.4 大样本定理
6.5 总结
6.6 练习
七、不确定性
7.1 估计
7.2 假设检验
7.3 含不确定性的线性回归模型
7.4 总结
7.5 练习
下一步
词汇表
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读书文摘
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