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STATISTISCHE MODELLE UND KAUSALE SCHLUSSFOLGERUNGEN: EIN DIALOG MIT von David A. Freedman
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STATISTISCHE MODELLE UND KAUSALE SCHLUSSFOLGERUNGEN: EIN DIALOG MIT von David A. Freedman
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STATISTISCHE MODELLE UND KAUSALE SCHLUSSFOLGERUNGEN: EIN DIALOG MIT von David A. Freedman

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    ISBN-10
    0521123909
    Book Title
    Statistical Models and Causal Inference: A Dialogue with the
    ISBN
    9780521123907
    Kategorie

    Über dieses Produkt

    Product Identifiers

    Publisher
    Cambridge University Press
    ISBN-10
    0521123909
    ISBN-13
    9780521123907
    eBay Product ID (ePID)
    110859116

    Product Key Features

    Number of Pages
    416 Pages
    Language
    English
    Publication Name
    Statistical Models and Causal Inference : a Dialogue with the Social Sciences
    Publication Year
    2009
    Subject
    Probability & Statistics / General, General, Statistics
    Type
    Textbook
    Author
    David A. Freedman
    Subject Area
    Mathematics, Philosophy, Social Science
    Format
    Trade Paperback

    Dimensions

    Item Height
    0.9 in
    Item Weight
    22.6 Oz
    Item Length
    9.4 in
    Item Width
    6.4 in

    Additional Product Features

    Intended Audience
    Scholarly & Professional
    LCCN
    2009-043216
    Dewey Edition
    22
    Illustrated
    Yes
    Dewey Decimal
    519.5
    Table Of Content
    Editors' introduction: inference and shoe leather; Part I. Statistical Modeling: Foundations and Limitations: 1. Some issues in the foundations of statistics: probability and model validation; 2. Statistical assumptions as empirical commitments; 3. Statistical models and shoe leather; Part II. Studies in Political Science, Public Policy, and Epidemiology: 4. Methods for Census 2000 and statistical adjustments; 5. On 'solutions' to the ecological inference problem; 6. Rejoinder to King; 7. Black ravens, white shoes, and case selection: inference with categorical variables; 8. What is the chance of an earthquake?; 9. Salt and blood pressure: conventional wisdom reconsidered; 10. The Swine Flu vaccine and Guillain-Barré Syndrome: relative risk and specific causation; 11. Survival analysis: an epidemiological hazard?; Part III. New Developments: Progress or Regress?: 12. On regression adjustments in experiments with several treatments; 13. Randomization does not justify logistic regression; 14. The grand leap; 15. On specifying graphical models for causation, and the identification problem; 16. Weighting regressions by propensity scores; 17. On the so-called 'Huber sandwich estimator' and 'robust standard errors'; 18. Endogeneity in probit response models; 19. Diagnostics cannot have much power against general alternatives; Part IV. Shoe Leather, Revisited: 20. On types of scientific inquiry: the role of quantitative reasoning.
    Synopsis
    David A. Freedman presents here a definitive synthesis of his approach to causal inference in the social sciences. He explores the foundations and limitations of statistical modeling, illustrating basic arguments with examples from political science, public policy, law, and epidemiology. Freedman maintains that many new technical approaches to statistical modeling constitute not progress, but regress. Instead, he advocates a 'shoe leather' methodology, which exploits natural variation to mitigate confounding and relies on intimate knowledge of the subject matter to develop meticulous research designs and eliminate rival explanations. When Freedman first enunciated this position, he was met with scepticism, in part because it was hard to believe that a mathematical statistician of his stature would favor 'low-tech' approaches. But the tide is turning. Many social scientists now agree that statistical technique cannot substitute for good research design and subject matter knowledge. This book offers an integrated presentation of Freedman's views., David A. Freedman presents here a definitive synthesis of his views on the foundations and limitations of statistical modeling in the social sciences, He maintains that many new technical approaches to statistical modeling constitute not progress, but regress, and he shows why these methods are not reliable., David A. Freedman presents here a definitive synthesis of his approach to causal inference in the social sciences. He explores the foundations and limitations of statistical modeling, illustrating basic arguments with examples from political science, public policy, law, and epidemiology. Freedman maintains that many new technical approaches to statistical modeling constitute not progress, but regress. Instead, he advocates a "shoe leather" methodology, which exploits natural variation to mitigate confounding and relies on intimate knowledge of the subject matter to develop meticulous research designs and eliminate rival explanations. When Freedman first enunciated this position, he was met with skepticism, in part because it was hard to believe that a mathematical statistician of his stature would favor "low-tech" approaches. But the tide is turning. Many social scientists now agree that statistical technique cannot substitute for good research design and subject matter knowledge. This book offers an integrated presentation of Freedman's views.
    LC Classification Number
    HA29

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