Quantitative Methods In Practice

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出版者:CQ Press
作者:David A. Rochefort
出品人:
页数:266
译者:
出版时间:2005-11-02
价格:USD 36.95
装帧:Paperback
isbn号码:9781933116532
丛书系列:
图书标签:
  • 自我启发
  • 社会科学
  • 方法论
  • 定量方法
  • 统计学
  • 数据分析
  • 计量经济学
  • 研究方法
  • 商业分析
  • 金融建模
  • 实证分析
  • 应用数学
  • 决策科学
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具体描述

Every methods course needs to provide students with careful explanations and step-by-step guidance on research design and techniques. But how many illustrations are you offering of particular methods in actual research situations? David Rochefort answers this need with a volume of political science readings that helps students take their knowledge of abstract concepts and integrate it into the broader context of social science research and analysis. A reliable source for high quality, yet concise, empirical studies that draws from all sub-fields of political science, Ps offers the perfect material to supplement your current text. Rochefort introduces each selection with a substantial headnote to give students context for the type of research and statistical analysis the article utilizes. He then provides a set of questions at the end of each reading that focus on four topics: Why was this research needed? How was this research done? What are the findings? What does it mean? Rochefort also showcases an "Author's Retrospective" that gives scholars an opportunity to speak directly to students about what they want readers to learn from their article, as well as how their perspective on their research has changed since the time of its original publication. An introduction and conclusion speak to the demands of learning statistics "in action" and a Topical Guide in the front of the book points students to readings that focus on particular skills and techniques, covering both research methods (questionnaire design and original data collection, for instance) and quantitative techniques (confidence intervals, graphing, crosstabulation, and regression, to name a few).

《运筹帷幄:现代决策的量化之道》 在瞬息万变的商业世界和复杂多变的科学研究领域,清晰的洞察力和精准的判断力是取得成功的基石。然而,面对海量数据、纷繁复杂的变量以及不确定性的阴影,直觉和经验往往显得力不从心。《运筹帷幄:现代决策的量化之道》是一本旨在赋能读者驾驭这些挑战的书籍。它并非简单堆砌枯燥的数学公式,而是聚焦于如何将严谨的量化方法巧妙地应用于实际问题,从而做出更明智、更有效的决策。 本书的核心在于揭示量化方法在不同领域的强大力量。从市场预测的微妙之处到运营效率的优化,从风险管理的策略到科学实验的设计,量化思维都扮演着至关重要的角色。它帮助我们从混沌中提炼出秩序,从表面现象洞察深层规律,并最终将这些洞察转化为可执行的行动方案。 洞悉数据:解锁信息背后的价值 在信息爆炸的时代,如何有效处理和解读数据是任何决策者都需要掌握的关键技能。《运筹帷幄》将带领读者深入探索数据分析的精髓。我们将从基础的数据清洗和预处理入手,学习如何识别和处理异常值,理解不同数据类型的特性,并为后续的建模做好准备。 接着,本书将详细介绍描述性统计学的工具,例如均值、中位数、标准差等,帮助读者快速掌握数据的基本分布和特征。更重要的是,我们将学习如何运用可视化技术,将抽象的数据转化为直观的图表,从而更清晰地呈现数据的模式和趋势。散点图、柱状图、折线图、箱线图等,我们将逐一剖析它们在不同场景下的应用,以及如何通过精心设计的图表来讲述数据的“故事”。 然而,描述性统计只是第一步。真正的价值在于从数据中发现隐藏的关联和规律。《运筹帷幄》将引导读者进入推断性统计的世界。我们将学习如何进行假设检验,评估不同策略之间的差异是否具有统计学上的显著性。例如,在市场营销活动中,我们如何确定一项新广告是否真的能提升销售额,而不是仅仅因为偶然的波动?我们将学习t检验、卡方检验等常用方法,并理解它们的适用条件和解释方法。 此外,相关性和回归分析是揭示变量之间关系的重要工具。《运筹帷幄》将详细讲解如何计算和解读相关系数,理解变量之间是正相关、负相关还是不相关。在此基础上,我们将进一步学习一元线性回归和多元线性回归,掌握如何建立模型来预测一个变量如何随着其他变量的变化而变化。例如,我们可以利用广告投入、促销活动等因素来预测产品的销量,或者利用员工培训时长、工作经验等来预测员工的生产效率。本书将强调模型构建的原则、参数估计的方法,以及如何评估模型的拟合优度和预测能力。 模型驱动:构建预测与优化的引擎 量化方法的终极目标是构建能够预测未来和优化决策的模型。《运筹帷幄》将带领读者深入了解各种建模技术,并强调其在实际应用中的落地。 在预测方面,我们将探讨时间序列分析。对于那些随着时间推移而变化的序列数据,例如股票价格、销售额、气象数据等,时间序列模型能够捕捉其内在的趋势、季节性和周期性,并据此进行预测。我们将介绍ARIMA模型等经典的时间序列模型,并讲解如何进行模型选择、参数估计和预测。 除了时间序列,机器学习模型在现代数据分析中扮演着越来越重要的角色。《运筹帷幄》将精选几种在实际问题中应用广泛且易于理解的机器学习算法进行介绍。例如,决策树模型能够通过一系列规则来对数据进行分类或回归,其直观的决策路径易于理解和解释,非常适合用于业务规则的制定。我们将学习如何构建决策树,如何避免过拟合,以及如何利用剪枝技术提高模型的泛化能力。 支持向量机(SVM)是另一种强大的分类和回归工具,尤其擅长处理高维数据和非线性关系。本书将以易于理解的方式解释SVM的核心思想,包括核函数的作用以及如何找到最优的决策边界。 此外,我们还将触及集成学习方法,如随机森林和梯度提升。这些方法通过组合多个弱学习器来构建一个更强大、更鲁棒的模型,在许多预测任务中取得了卓越的性能。我们将理解这些集成方法如何协同工作,以及它们在提高预测准确性方面的原因。 在优化方面,《运筹帷幄》将聚焦于线性规划和整数规划。这些数学模型能够帮助我们在满足一系列约束条件的前提下,找到最优的解决方案。例如,一家制造企业如何安排生产计划,以最小化成本或最大化利润?一家物流公司如何规划配送路线,以最小化运输时间和成本?本书将讲解如何将实际问题转化为数学模型,如何理解模型中的目标函数和约束条件,以及如何利用现有的软件工具来求解这些优化问题。 风险与不确定性:量化管理之道 现实世界充满了不确定性,而对风险的管理是任何稳健决策不可或缺的一部分。《运筹帷幄》将带领读者认识到量化方法在风险管理中的重要性。 我们将探讨概率论的基础知识,理解随机事件的发生概率以及如何计算期望值。在此基础上,我们将学习如何使用蒙特卡洛模拟来评估复杂系统中的风险。通过反复模拟,我们可以生成大量的可能结果,并从中推断出各种风险发生的概率以及潜在的损失。例如,在金融投资领域,我们可以利用蒙特卡洛模拟来评估投资组合在不同市场情景下的潜在收益和风险。 风险度量也是本书的重要内容。我们将介绍几种常用的风险度量指标,如VaR(Value at Risk)和CVaR(Conditional Value at Risk)。这些指标能够量化在特定置信水平下,资产或投资组合可能面临的最大损失。理解这些指标的含义、计算方法以及它们的局限性,对于风险管理者至关重要。 此外,我们还将涉足决策树在风险评估中的应用。通过构建风险决策树,我们可以系统地分析不同决策选项可能带来的风险和收益,从而帮助决策者选择最符合风险偏好的路径。 案例驱动:理论与实践的深度融合 《运筹帷幄》深知理论的价值在于实践的应用。因此,本书将贯穿大量的真实案例研究,将抽象的量化方法与具体的行业场景相结合。 从零售业的库存管理和价格优化,到制造业的生产调度和供应链管理;从金融业的信用风险评估和投资组合优化,到医疗保健领域的疾病传播预测和资源分配;从市场营销的客户细分和广告效果评估,到人力资源管理的招聘优化和绩效分析,本书将多角度地展示量化方法如何在各个领域解决实际问题。 每一个案例都将深入剖析问题背景、数据来源、所选用的量化方法、模型的构建过程、结果的解读以及最终的决策建议。通过这些生动的案例,读者将能够更直观地理解量化方法的作用,并从中获得解决类似问题的灵感。 面向读者:赋能所有决策者 《运筹帷幄:现代决策的量化之道》并非一本只为统计学家或数学家准备的书籍。它面向的是所有希望提升决策质量、更有效地解决实际问题的专业人士。无论您是企业管理者、市场分析师、运营专员、产品经理,还是科研人员、学生,只要您对数据驱动的决策感兴趣,本书都将为您提供宝贵的知识和工具。 本书的编写风格力求清晰易懂,避免过多的技术术语,并在必要时进行详细的解释。同时,为了方便读者实践,我们将尽可能推荐或介绍一些常用的、易于获取的软件工具或编程库,例如Python及其相关的科学计算库(如NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn),或者Excel中的数据分析工具。 最终,《运筹帷幄:现代决策的量化之道》的目标是帮助读者建立一种量化的思维模式,学会如何运用科学的方法来分析问题,评估选项,做出更具信息量和更高成功率的决策。在充满不确定性的今天,掌握量化之道,就是掌握了在复杂世界中运筹帷幄、决胜千里的关键。

作者简介

David A. Rochefort is Arts and Sciences Distinguished Professor of Political Science at Northeastern University. Since joining the department in 1982, he has taught courses in quantitative techniques at the undergraduate and graduate levels, as well as courses in public policy analysis, leadership, and social problem fiction. He received the university's Excellence in Teaching Award in 1998, and has also held visiting appointments at Brown University, University of Montreal, University of Toronto, and Rutgers University.

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