Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Monte Carlo Simulation and Resampling Methods for Social Science de Thomas M. Carsey

Monte Carlo Simulation and Resampling Methods for Social Science

Autor Thomas M. Carsey, Jeffrey J. Harden
en Limba Engleză Paperback – 6 aug 2013

În volumul Monte Carlo Simulation and Resampling Methods for Social Science, autorii Thomas M. Carsey și Jeffrey J. Harden propun o schimbare de paradigmă în predarea metodologiei cantitative. În loc să abordeze proprietățile estimatorilor prin demonstrații matematice abstracte despre ce s-ar întâmpla în „eșantioane repetate”, această lucrare folosește puterea de calcul pentru a crea efectiv acele eșantioane și a observa rezultatele direct. Suntem de părere că această abordare intuitivă și vizuală demistifică statistica pentru cercetătorii din științele sociale.

Descoperim aici o structură pedagogică riguroasă, care începe cu fundamentele probabilității și o introducere practică în R. Primele capitole pun bazele generării numerelor aleatorii, evoluând natural spre simularea modelelor liniare și a celor liniare generalizate. Cartea extinde cadrul teoretic propus de Monte Carlo Simulation de Christopher Z. Mooney prin integrarea unor tehnici moderne de validare încrucișată și metode de reeșantionare, oferind instrumente concrete pentru evaluarea modelelor în proiecte de cercetare reale. Spre deosebire de textele pur matematice, cum este cel al lui Sheldon M. Ross, accentul cade aici pe aplicabilitatea în sociologie și științe politice.

Fiecare capitol este conceput să ghideze cititorul de la intuiție la execuție. Recomandăm atenția sporită acordată capitolului șapte, care ilustrează modul în care teoria substantivă poate fi testată prin simulare, transformând ipotezele teoretice în modele predictive verificabile. Este o resursă care acoperă golul dintre cursurile introductive de statistică și cerințele complexe ale cercetării doctorale contemporane.

Citește tot Restrânge

Preț: 64992 lei

Preț vechi: 73025 lei
-11%

Puncte Express: 975

Carte disponibilă

Livrare economică 20 august-03 septembrie

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit pentru acest produs Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781452288901
ISBN-10: 1452288909
Pagini: 306
Ilustrații: illustrations
Dimensiuni: 191 x 235 x 17 mm
Greutate: 0.58 kg
Ediția:First Edition
Editura: Sage Publications, Inc
Locul publicării:Thousand Oaks, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte oricărui cercetător în științe sociale care dorește să treacă de la aplicarea oarbă a formulelor la înțelegerea profundă a datelor. Prin utilizarea simulării în R, veți câștiga capacitatea de a testa validitatea propriilor estimatori și de a vizualiza incertitudinea în mod concret. Este un ghid practic esențial pentru stăpânirea metodelor de reeșantionare și Monte Carlo, fundamentale în metodologia modernă.

Despre autor

Thomas M. Carsey a fost profesor distins de științe politice și director al Institutului Odum pentru Cercetare în Științe Sociale la Universitatea din Carolina de Nord, Chapel Hill. Expertiza sa a cuprins atât politica americană — cu accent pe opinia publică și comportamentul maselor — cât și metodele cantitative avansate. Contribuția sa în domeniul științelor sociale computaționale este reflectată în acest volum, unde îmbină rigoarea academică cu experiența practică de cercetare pentru a face metodele statistice complexe accesibile unei audiențe largi.

Descriere scurtă

Taking the topics of a quantitative methodology course and illustrating them through Monte Carlo simulation, this book illustrates abstract principles, such as bias, efficiency, and measures of uncertainty in an intuitive, visual way. Instead of thinking in the abstract about what would happen to a particular estimator "in repeated samples," the book uses simulation to actually create those repeated samples and summarize the results. The book includes basic examples appropriate for students learning the material for the first time, as well as more advanced examples that a researcher might use to evaluate an estimator he or she was using in an actual research project. The book also covers a wide range of topics related to Monte Carlo simulation, such as resampling methods, simulations of substantive theory, simulation of quantities of interest (QI) from model results, and cross-validation.

Recenzii

There is no text like this that is geared toward a social science market.
                                           
[The] writing is direct and to the point... I can’t underemphasize that part. Too many methods books try to soften the technical edge by throwing in lots of commentary.
Bradley Efron discussed the newly-invented bootstrap and other computationally intensive statistical techniques in a 1979 article entitled "Computers and the Theory of Statistics: Thinking the Unthinkable." But as computer power grew exponentially and software for simulation greatly improved, what was once unthinkable has become routine. Carsey and Harden have performed a service by making modern tools for random simulation and resampling methods (like the bootstrap) accessible to a broad readership in the social sciences, developing these methods from first principles, and showing how they can be applied both to understand statistical ideas and in practical data analysis.

Statistical simulation has become an essential tool of modern statistics and data analysis—useful for evaluating estimators, calculating features of probability distributions, transforming difficult-to-interpret statistical results into meaningful quantities of interest, and even helping with alternative theories of inference. Simulation perspectives also offer a terrific way to learn many aspects of statistical modeling. Join Tom Carsey and Jeff Harden for a clearly written and deeply practical book on this crucial topic. Your scholarly work will be better for it.
Carsey and Harden have written an intuitive and practical primer to a radical—but increasingly widely used—approach to statistical inference: Monte Carlo and resampling. They focus on using these techniques to evaluate more standard statistical approaches, but in the process, they convey their broader use and importance. They also teach the reader about statistical inference at a much more basic level than do most social science treatments of empirical methods. Their book is destined to be used widely in graduate social science statistics classes around the world.
Monte Carlo simulation and resampling are the workhorse of modern methods. Carsey and Harden provide the perfect, accessible guide to learn this  fundamental, must-have skill for social scientists.

Cuprins

1. Introduction
2. Probability
3. Introduction to R
4. Random Number Generation
5 .Statistical Simulation of the Linear Model
6. Simulating Generalized Linear Models
7. Testing Theory Using Simulation
8. Resampling Methods
9. Other Simulation-Based Methods
10. Final Thoughts