是什么使心理学成为一门科学？什么是心理学研究背后的基本逻辑？作为本学科领域中最有难度的课程之一，心理学研究方法与统计推断常常给人带来深切的无力感。枯燥而呆板是学生们对它的普遍反映，那么你手中捧着的会不会又是这样一本“代表作”呢？ 我想说的是，这本书或许会打破你对心理统计和研究方法的刻板印象。在这本开创性的著作中，卓顿·迪恩斯（Zoltán Dienes）教授将为读者剖析科学哲学与统计学中对心理学研究实践有着直接且重要影响的关键问题。本书从大思想家就科学哲学相关概念的论辩开始，带领读者走上引人入胜的思想之旅——从波普尔、库恩和拉卡托斯，到奈曼、皮尔逊，再到贝叶斯，直至费希尔和罗伊尔。作者请我们跟他一起走到幕后，探讨渗透于心理学研究之中、但却至今未有机会被大众充分了解的基本思维方式。

本书从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切（Jackknife）估计、EM算法、Logistic回归、稳健（Robust）回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。 本书可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

《统计推断(翻译版·原书第2版)》从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断(翻译版·原书第2版)》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

《统计推断(翻译版·原书第2版)》从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不常见而又广为使用的分布。其内容既包括工科概率入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切(Jackkrlife)估计、EM算法、Logistic回归、稳健(Robest)回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。《统计推断(翻译版·原书第2版)》可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

本书从概率论的基础开始，通过例子与习题的旁征博引，引进了大量近代统计处理的新技术和一些国内同类教材中不能见而广为使用的分布。其内容包括工科概率论入门、经典统计和现代统计的基础，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，例如：Bootstrap再抽样法、刀切（Jackknife）估计、EM算法、Logistic回归、稳健（Robust）回归、Markov链、Monte Carlo方法等。它的统计内容与国内流行的教材相比，理论较深，模型较多，案例的涉及面要广，理论的应用面要丰富，统计思想的阐述与算法更为具体。 本书可作为工科、管理类学科专业本科生、研究生的教材或参考书，也可供教师、工程技术人员自学之用。

《学术经典译丛:科学推断》观点鲜明，所用的例子源自广泛的学科领域，如植物学、数学、测量学、天文学、物理学（含相对论和量子论）、逻辑学，等等，这使得它能够多方面获取事例，深刻论证“从经验中学习并据以做出超越直接由感官所获信息的推理是可能的”这一主旨，极具启发性。加之《学术经典译丛:科学推断》语言犀利，议论鞭辟入理，即使以今天的标准衡量，它仍然不失为概率统计和科学推理方面的经典之作。

探究因果关系是科学工作的重要目的，现代经济学借助统计学中对因果关系的认识，催生了一场因果推断研究的革命。 这本书通俗易懂地介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法，是作者十多年研究和教学成果的结晶。全书对因果推断领域的理论与方法涵盖面非常广泛，对理论的阐述言简意赅，对方法应用着墨更多。作者通过列举许多社会科学相关的因果推断案例和参考论文，对实际案例的细节进行了详细分析，并且展示了分析案例所借助的 Stata 和 R 软件的具体操作程序。 对于基本内容，作者在回顾基本的因果推理概念、概率与回归概念的基础上，介绍了有向无环图 (Directed Acyclic Graphs，DAG)、潜在结果因果模型 (Potential Outcomes Causal Model)、匹配 (Matching) 以及断点回归 (Regression Disc...(展开全部)

探究因果关系是科学工作的重要目的，现代经济学借助统计学中对因果关系的认识，催生了一场因果推断研究的革命。 这本书通俗易懂地介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法，是作者十多年研究和教学成果的结晶。全书对因果推断领域的理论与方法涵盖面非常广泛，对理论的阐述言简意赅，对方法应用着墨更多。作者通过列举许多社会科学相关的因果推断案例和参考论文，对实际案例的细节进行了详细分析，并且展示了分析案例所借助的 Stata 和 R 软件的具体操作程序。 对于基本内容，作者在回顾基本的因果推理概念、概率与回归概念的基础上，介绍了有向无环图 (Directed Acyclic Graphs，DAG)、潜在结果因果模型 (Potential Outcomes Causal Model)、匹配 (Matching) 以及断点回归 (Regression Disc...(展开全部)

本书详细介绍了因果推断方法，并以实践应用为辅，方便读者理解。本书化繁为简，层层深入，引导读者了解因果推断方法发展的历程和现状。通过本书，读者可以获得关于因果推断方法的全局视角。 本书共 5 章，以递进的方式展开对因果推断方法的介绍。第 1 章从相关关系出发，通过介绍相关关系与因果关系的联系和区别过渡到对因果关系的探索。在明确因果关系概念的基础上，第 2 章主要介绍洞察因果关系的金标准：随机对照试验。基于随机对照试验的原理和不同的应用场景，本书将因果推断方法分为三大类：基于设计思想的因果推断方法、基于潜在结果框架的因果推断方法和基于结构因果模型的因果推断方法。第 3～5 章分别对这三大类方法进一步详细分类，并进行解析。同时，这三大类方法的应用场景也呈现出递进的关系。 本书适合有一定统计知识背景的读者，特别是希望深入研究因果推断方法并将其应用于各领域实践的相关研究者阅读。同时，本书也适合对因果推断方法感兴趣的在校学生和业界工作人员阅读。

人类自我实现性的创造产生了科学，人们在科学创造中寻求各种不同的需要和满足，科学的回报正是对人们的需要和满足。显然，人类的动机需要是促进科学发展的主要动力，科学的目标也是人类的目标，是人类高峰体验的一种美好境界。