为了让生活变得更好,我们应该知道多少信息才合适? 我们想要知道伴侣在电影院买的一大桶爆米花里含有多少卡路里吗? 我们想要在股市暴跌的时候一直盯着自己买进的股票价格吗? 我们想知道自己在基因上是否容易患某种疾病吗? 信息一定是越多越好吗?在公共政策领域,一些论者认为的确如此。他们强调知情权,主张信息应该尽可能披露,以确保人们能够自主做出选择。 卡斯 桑斯坦教授对上述观点提出了挑战,指出决策者应该关注信息的情绪影响,避免一刀切地要求强制披露信息。信息可能让人愉悦,也可能让人悲伤。只有当信息能够改善人们的生活,换言之,只有当信息能够让人们更快乐,或能帮助人们做出更好的选择时,才应该要求公司、雇主、医院等机构披露相关信息。信息并非越多越好,披露信息有时候会适得其反。
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质性资料分析(第二版)(格致方法·质性研究方法译丛) 手把手质性分析软件教学,资料分析实用入门指南!
如何处理质性研究中数量庞大、种类复杂的资料? 如何对资料进行系统编码和分类,并同时开展分析? 如何使用ATLAS.ti、MAXQDA、NVivo等质性资料分析软件? 本书针对上述问题,提供了可以立刻付诸实践的解决方案。从资料准备到归档保存,从发展编码到形成分析,从研究设计到报告写作,本书的内容涉及整个质性研究过程。 本书的每一个主题均有具体事例辅助说明,后半部分图文并茂地介绍了质性资料分析软件的基础操作步骤,可供质性研究的初学者随时参考。
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贝叶斯方法是一种计算假设概率的方法。该方法将未知模型或变量看成已知分布的随机变量,基于先验和后验概率对未知参数进行推断。作为进行决策的重要工具,贝叶斯方法被广泛应用于解决医学、金融、市场预测、产品检测等一系列不确定的问题。 主要特点 与经典统计方法比对,有助于读者掌握贝叶斯方法基本思想 案例丰富,语言通俗,方便读者理解贝叶斯理论及实际应用 适合具有经典统计方法基础的高年级本科生、研究生
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zui大似然估计法是一个普遍适用的估计过程,但却一直没有专门的书籍讨论这一方法。本书是zui大似然估计法的入门读物。作者介绍了zui大似然估计的基本逻辑和操作步骤,并在附录中提供了高斯程序及相关评注。本书有助于读者理解zui大似然估计的逻辑,以及通过实践操作掌握zui大似然估计方法。
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本书系统地梳理了联立方程模型的五个关键步骤,强调了工具变量的质量的重要性,并提示社会科学的研究者一方面要重视理论构建,因为理论如何被构造,直接影响了其所研究的变量的可估计性;另一方面需要尽可能多地检验非递归模型的假设,利用不同的统计软件保证检验的全面性。毋庸置疑,这些建议对方兴未艾的社会科学定量研究有重要意义。
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