萬捲方法·傾嚮值分析：統計方法與應用 [Propensity Score Analysis:Statistical Methods and Applications] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

《萬捲方法·傾嚮值分析：統計方法與應用》係統介紹瞭四種用於因果的前沿統計方法：
1 由2000年諾貝爾經濟學得主美國芝加哥大學教授傑姆斯·海科曼（James Heckman）創立的“樣本選擇模型”。
2 由美國賓夕法尼亞大學沃頓商學院著名統計學教授保羅·羅森堡（Paul Rosenbaum）及哈佛大學著名統計學教授唐納德·魯賓（Donald Rubin）創立的 “傾嚮值匹配方法”。
3 由美國哈佛大學肯尼迪政府學院教授埃爾波特·阿貝蒂（Alberto Abadie）及哈佛大學經濟學教授圭多·因本斯（Guido Imbens）創立的“匹配估算法”。
4 由美國芝加哥大學教授傑姆斯·海科曼（James Heckman），日本東京大學經濟學教授市村英彥（Hidehiko lchimura），及美國賓夕法尼亞大學經濟學教授派徹·托德（Petra Todd）創立的“核心值匹配法”。
該書將所有例證的Stata操作程序和資料公布於互聯網，以方便讀者練習和運用。該書闡述瞭重要的統計學原理和定理，省略瞭論證，通俗易懂，側重應用，是社會行為科學研究者瞭解當代前沿因果分析方法的重要工具書。

內頁插圖

目錄

1 導論
1.1 觀察研究
1.2 曆史和發展
1.3 隨機化實驗
1.3.1 Fisher的隨機化實驗
1.3.2 隨機化實驗的類型和統計檢驗
1.3.3 對社會實驗的批評
1.4 為何和何時需要傾嚮值分析
1.5 計算軟件包
1.6 本書的結構

2 反事實框架與假定
2.1 因果關係、內在效度與威脅
2.2 反事實與Neyman-Rubin反事實框架
2.3 可忽略的乾預分配假定
2.4 穩定的單元乾預值假定
2.5 估計乾預效應的方法
2.5.1 四種模型
2.5.2 其他的平衡方法
2.6 統計推斷的基本邏輯
2.7 乾預效應的類型
2.8 Heckman的因果關係計量經濟學模型
2.9 結論

3 數據平衡的傳統方法
3.1 數據平衡為何是必需的？一個探究性的例子
3.2 數據平衡的3種方法
3.2.1 常規最小二乘迴歸
3.2.2 匹配
3.2.3 分層
3.3 數據模擬的設計
3.4 數據模擬的結果
3.5 數據模擬的啓示
3.6 與應用OLS迴歸有關的主要問題
3.7 結論

4 樣本選擇及相關模型
4.1 樣本選擇模型
4.1.1 截尾、刪截以及偶然截尾
4.1.2 為什麼對樣本選擇建模是重要的
4.1.3 一個偶然截尾二元正態分布的矩
4.1.4 Heckman模型及其兩步估計量
4.2 乾預效應模型
4.3 工具變量估計量
4.4 Stata程序概述及treatreg的主要特徵
4.5 舉例
4.5.1 乾預效應模型在觀察數據中的應用
4.5.2 對一個包含群組隨機設計的項目的乾預效應的評估
4.5.3 對缺失數據進行多重填補後運行乾預效應模型
4.6 結論

5 傾嚮值匹配及相關模型
5.1 概述
5.2 維度問題以及傾嚮值的性質
5.3 估計傾嚮值
5.3.1 二分類logistic迴歸
5.3.2 設定預測傾嚮值正確模型的策略
5.3.3 Hirano和Imbens基於預設的臨界t值來設定預測變量的方法
5.3.4 一般化加速建模
5.4 匹配
5.4.1 貧婪匹配
5.4.2 最佳匹配
5.4.3 精細平衡
5.5 匹配後分析
5.5.1 貪婪匹配後的多元分析
5.5.2 貪婪匹配後的分層
5.5.3 計算協變量不平衡的指數
5.5.4 最佳匹配後使用Hodges-Lehmann有序秩檢驗進行結果分析
5.5.5 基於以最佳成對匹配所得樣本的迴歸調整
……
6 匹配估計量
7 使用非參數迴歸的傾嚮值分析
8 選擇偏差與敏感性分析
9 總結性評論
參考文獻
人名索引
關鍵詞索引
譯後記

精彩書摘

和大多數評估一樣，數據集裏的很多研究變量都包含缺失值。在進行評估分析之前，我們使用多重填補方法對缺失數據進行填補。使用這一方法，我們為每一個結果變量構造瞭50個填補數據文件。根據我們針對這50個數據集的分析結果，這一填補取得瞭99%的相對效率。遵照填補缺失數據中的慣常做法，我們為所有案例的缺失值進行填補，但結果變量上有缺失數據的案例被刪除瞭。這樣一來，最終分析的樣本規模會隨著結果變量而變動。
使用多重填補文件（即本例中50個不同的數據文件），我們首先對每一個文件運行nnmatch命令然後使用Rubin法則來匯總點估計和標準誤以構建一套對每個結果變量進行顯著性檢驗的統計量。請讀者參考本書的附屬網頁，我們在上麵提供瞭有關的命令語法，這些語法針對每一結果運行nnmatch命令50次和用於使用Rubin法則進行匯總。
為瞭分析齣現在四年級學年和五年級學年中的結果變化，我們首先使用3種方法分析整個樣本的變化分：①采用迴歸調整的最佳成對匹配；②采用Hodges-Lehmann有序秩檢驗的最佳完全匹配；③匹配估計量。我們在錶6.6中提供這些分析結果。
由前兩種方法（即最佳成對匹配和最佳完全匹配）得到的結果沒有什麼希望。基於乾預項目的設計，我們希望有正嚮的發現（即乾預在改變行為結果方麵是有效果的）；但是，從采用迴歸調整的最佳成對匹配中得到的結果沒有一個是統計顯著的。這一情況在采用Hodges-Lehmann檢驗的最佳完全匹配中略有改善，其中部分結果錶明統計上的趨勢（p<0.10），有兩個變量（社交能力和親社會行為）呈現齣統計顯著性（p<0.05）。當麵臨這一情況時，研究者需要尋找一個閤理的解釋。我們認為對這一不顯著的結果至少有兩個閤理的解釋：一個是乾預沒有效果，另一個是我們的評估數據違反瞭包含在我們所使用評估方法中的假定，從而這一結果反映瞭方法的缺陷。實際研究中，並沒有確切的方式可以用來找齣哪一個解釋是真的。不過，第三種方法（即匹配估計量）的分析結果比前兩種方法旱現瞭比前兩個分析更重要的發現。
……
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good

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很好，很實用的一本書

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還不錯吧，書嘛。。。。。。。。。。。。

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終於買到瞭工作之餘,人們或楚河漢界運籌帷幄,或輕歌曼舞享受生活,而我則喜歡翻翻書、讀讀報,一個人沉浸在筆墨飄香的世界裏,跟智者神遊,與慧者交流,不知有漢,無論魏晉,醉在其中。我是一介窮書生,盡管在學校工作瞭二十五年,但是工資卻不好意思示人。當我教訓調皮搗蛋的女兒外孫子們時,時常被他們反問:&ldquo;你老深更半夜瞭,還在寫作看書,可工資卻不到兩韆!&rdquo;常常被他們噎得無話可說。當教師的我這一生注定與清貧相伴,惟一好處是有雙休息日,在屬於我的假期裏悠哉遊哉於書香之中,這也許是許多書外之人難以領略的愜意。好瞭，廢話不多說。還可以，和印象裏的有一點點區彆，可能是我記錯瞭書比我想的要厚很多，就是字有點小，不過挺實惠的，很滿意！書非常好，正版的，非常值，快遞也給力，必須給好評，就是感覺包裝有點簡陋啊哈哈~~~不過書很好，看瞭下內容也都很不錯，快遞也很給力，東西很好 物流速度也很快，和照片描述的也一樣，給個滿分吧 下次還會來買！好瞭，我現在來說說這本書的觀感吧，坐得冷闆凳，耐得清寂夜，是為學之根本；獨處不寂寞，遊走自在樂，是為人之良質。潛心學問，風姿初顯。喜愛獨處，以窺視內心，反觀自我；砥礪思想，磨礪意誌。學與詩，文與思；青春之神思飛揚與學問之靜寂孤獨本是一種應該的、美好的平衡。在中國傳統文人那裏，詩人性情，學者本分，一脈相承久矣。現在講究&ldquo;術業有專攻&rdquo;，分界逐漸明確，詩與學漸離漸遠。此脈懸若一綫，惜乎。我青年遊曆治學，晚年迴首成書，記憶清新如初，景物曆曆如昨。揮發詩人情懷，摹寫學者本分，意足矣，足已矣。據說，2011年8月24日，京東與支付寶閤作到期。官方公告顯示，京東商城已經全麵停用支付寶，除瞭無法使用支付服務外，使用支付寶賬號登錄的功能也一並被停用。京東商城創始人劉先生5月份曾錶示京東棄用支付寶原因是支付寶的費率太貴，為快錢等公司的4倍。在棄支付寶而去之後，京東商城轉投銀聯懷抱。這點我很喜歡，因為支付寶我從來就不用，用起來也很麻煩的。好瞭，現在給大傢介紹兩本好書：被美國學界譽為&ldquo;思想巨匠&rdquo;和&ldquo;最具前瞻性的管理思想傢&rdquo;的史蒂芬·柯維博士，他的集大成之作《高效能人士的七個習慣》已成為中國企事業單位和政府機關必備的最經典、最著名的一部培訓教材；在美國乃至全世界，史蒂芬·柯維的思想和成就，與拿破侖·希爾、戴爾·卡耐基比肩。《高效能人士的7個習慣（20周年紀念版）》在每一章最後增加瞭一個&ldquo;付諸行動&rdquo;版塊，精選柯維培訓課程中的實踐訓練習題，以幫助讀者加深對&ldquo;七個習慣&rdquo;的理解和掌握，使&ldquo;七個習慣&rdquo;成為屬於每個人自己的行動指南,價值堪比18000元的柯維現場培訓課。史蒂芬·柯維被美國《時代周刊》評為&ldquo;20世紀影響美國曆史進程的25位人物&rdquo;之一，他是前總統剋林頓倚重的顧問，《財富》雜誌100強中的90%和500強中的75%的企業是他的直接受教者，AT＆T、通用電子、全祿、可口可樂等大公司的高級主管都是他的學生，李開復等中國頂尖的企業傢和管理者也深受其思想的啓發。每年，來自全球的個人、傢庭、企業、教育界及政府領導者的受教生更是高達百萬人之多。東東槍和地下天鵝絨是兩位在博客、微博、專欄裏都非常受讀者喜愛的作傢，兩人思維跳躍，觀點奇特新穎，對待感情，他們也細細琢磨，也插科打諢。同在滾滾紅塵中摸爬滾打，兩位勇士將他們對兩性情感的所感所悟一一精彩呈現，得此《鴛鴦譜》，閃著智慧幽默的光。鴛鴦譜，靠譜。

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1.2 計算反映像相關矩陣：負的偏斜方差+負的篇相關係數

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這本書是在圖書館偶然看到的，對於想要學習傾嚮的分匹配法的人非常適用，書很仔細地介紹瞭這種方法的發展，配有多重軟件的實現命令，我大概花瞭7天看完，現在正在用這個方法寫論文，感覺很速成。哈哈

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書不錯，給彆人買的

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這本書是中文譯本中少有的關於介紹傾嚮得分匹配法的著作，值得學習學習，特彆是對從事定量研究的朋友。

評分☆☆☆☆☆

該書是此係列最新的一本，追蹤分析方法前沿，學習一下！

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