Applied Spatial Data Analysis with R (Use R) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Roger S. Bivand

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2008-08-14

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780387781709

丛书系列:Use R

图书标签:

R
统计
空间数据
statistics
经济学
空间
研究方法
方法论
R
空间数据分析
地理统计
空间统计
GIS
遥感
数据科学
统计学
地图学
空间建模
Use R

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

This book addresses the needs of researchers and students using R to analyze spatial data across a range of disciplines and professions. The book is co-authored by a group involved in the Comprehensive R Archive Network.

好的，这是一份针对一本名为《应用空间数据分析与R》（Use R系列）的书籍的详细简介，该简介旨在描述一本不包含该特定主题的书籍的内容，同时保持专业、详细和自然的风格。 --- 图书简介：《现代计量经济学中的因果推断与政策评估》作者： [此处可虚构作者名，例如：李明, 张伟] 出版社： [此处可虚构出版社名，例如：学术前沿出版社] --- 书籍概述本书旨在为读者提供一个深入、全面的现代计量经济学前沿——特别是因果推断方法论及其在政策评估中的应用——的系统性指南。随着数据科学与经济学研究的深度融合，准确识别和量化政策干预的“因果效应”已成为经济学研究的核心挑战之一。传统的回归分析往往难以排除混杂因素的干扰，导致对政策效果的估计存在偏差。本书正是针对这些挑战，系统地介绍了从理论框架到实际操作的全套工具集。本书的叙事结构清晰，从基础的潜在结果框架出发，逐步过渡到复杂的准实验方法，并详细探讨了如何利用R语言环境高效地实施这些分析。我们力求在保持严谨的数学推导和经济学直觉的同时，确保实务操作的可行性。核心内容模块详解第一部分：基础概念与因果推断的理论基石本部分为全书的理论基础，旨在为读者建立稳固的因果思维框架。第一章：计量经济学的因果视角：区别于传统的相关性分析，本章深入阐述了“因果”的经济学含义，引入了关键的识别问题（Identification Problem）。第二章：潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）：基于Rubin因果模型，详细介绍了处理效应（Treatment Effect）的各种定义，包括个体处理效应（ITE）、平均处理效应（ATE）和平均处理效应（ATT）。我们将强调“反事实”在因果推断中的核心地位。第三章：混淆与选择偏差的克服：分析了导致因果估计偏差的主要来源，如遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias, OVB）和内生性问题。第二部分：经典准实验方法与应用本部分聚焦于那些不依赖于完美随机对照试验（RCT）数据的经典但依然强大的准实验方法。第四章：断点回归设计（Regression Discontinuity Design, RDD）：详细介绍了清晰断点（Sharp RDD）和模糊断点（Fuzzy RDD）的理论基础、实施步骤以及带宽选择的敏感性分析。我们使用R语言中的`rdd`和`rdrobust`包进行实战演示，分析教育和医疗政策的局部效应。第五章：双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）：重点阐述了DiD模型对处理组和对照组的比较，并对核心的“平行趋势假设”（Parallel Trends Assumption）进行了深入检验和讨论。此外，本章还扩展到多时期、多组别的DiD模型。第六章：工具变量法（Instrumental Variables, IV）：深入探讨了工具变量的设计原则，包括如何寻找有效的工具变量（相关性与排他性约束）。我们将详细分析两阶段最小二乘法（2SLS）在R中的实现，并讨论弱工具变量的后果。第三部分：现代因果推断前沿技术随着数据复杂性的增加，新的方法应运而生。本部分介绍在处理异质性、选择偏误和大数据背景下更为稳健的技术。第七章：倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）：介绍了如何利用倾向得分平衡协变量，从而模拟随机化过程。重点讨论了匹配方法的选择（如最近邻匹配、核匹配）及其在R中的`MatchIt`包应用。第八章：合成控制法（Synthetic Control Method, SCM）：专为评估针对单个实体（如一个国家或一个州）的大型政策冲击设计。本章详细介绍了如何构建“合成对照组”，并使用`Synth`或`SCARM`包进行应用，适用于评估贸易协定或重大立法的影响。第九章：因果森林与异质性效应估计：引入了机器学习工具在因果推断中的应用，特别是如何利用因果森林（Causal Forests）来估计处理效应的异质性（Heterogeneous Treatment Effects, HTE），这对于制定精细化的政策至关重要。第四部分：应用、诊断与实践本部分将理论与实践紧密结合，侧重于结果的稳健性检验和政策建议的提炼。第十章：稳健性检验与敏感性分析：因果推断的结果往往需要接受严格的检验。本章涵盖了对核心假设的检验（如安慰剂检验、安慰剂处理检验）以及对模型设定错误的敏感性分析。第十一章：因果推断的R语言实践：提供了大量真实的经济学或公共政策数据集案例，展示如何利用R生态系统中的`tidyverse`、`lfe`、`did`和`causalTree`等关键包，完整地完成一个因果研究项目，从数据清理、模型估计到结果可视化。面向读者本书主要面向经济学、公共政策、社会学、生物统计学及相关领域的研究生、博士后研究人员和专业数据分析师。读者应具备扎实的计量经济学或统计学基础，并对R语言有初步的了解。本书不仅是一本方法论的教科书，更是一本指导研究人员如何设计严谨的因果研究并得出可信结论的实用手册。通过对前沿方法的细致讲解和丰富的R代码示例，读者将能够自信地应用于各类政策评估和因果效应量化任务中。