社会科学中的数理基础及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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约翰·福克斯 著，贺光烨 译

图书标签:

• 社会科学
• 数理基础
• 数学方法
• 统计学
• 计量经济学
• 模型构建
• 数据分析
• 研究方法
• 定量研究
• 科学计算

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543219045

版次：1

商品编码：10807178

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

出版时间：2011-09-01

用纸：胶版纸

页数：304

内容简介

　　《社会科学中的数理基础及应用》由五种讨论数理基础知识的小册子组成，分别是《社会统计的数学基础》、《微分方程：一种建模方法》、《基于布尔代数的比较法导论》、《模糊集合理论在社会科学中的运用》以及《评估不平等》。任何用定量方法对社会学中的某些问题进行研究的人都需要对数理知识和方法有一定的了解。本书首先介绍了定量方法中常见的数学问题，然后具体介绍如何以微分方程来构建理论，接下来以系统而又清晰的方式介绍了比较法的基础知识以及模糊集合理论在社会科学中的应用，最后针对社会科学中的中心话题――不平等问题，提出了不平等测量的问题。
　　《社会科学中的数理基础及应用》的内容涵盖了许多数学和统计学中重要的问题，比如矩阵、线性代数、积分、概率理论和统计分布。《微分方程：一种建模方法》着重介绍微分方程，提出改变以变量为取向的思维定势，强调对过程的理解。《基于布尔代数的比较法导论》对比较法进行了深入论述并提供了技术指导，如布尔代数、“小样本”方法、“模糊集合”方法等。《模糊集合理论在社会科学中的运用》提供了一种处理模糊性的适当方法，并为那些希望得出统计推论的研究者提供指导。《评估不平等》提供了不平等测量的原理和标准，并将其与分位数回归方法相联系，探讨对整体分布进行比较的方法。

目录

社会统计的数学基础
序
第1章 矩阵、线性代数和几何向量
第2章 微积分入门
第3章 概率估计
第4章 实际应用：线性最小二乘法回归
注释
参考文献
译名对照表
微分方程：一种建模方法
序
第1章 动态模型与社会变迁
第2章 一阶微分方程
第3章 一阶微分方程组
第4章 一阶系统的经典社会科学实例
第5章 二阶非自治微分方程转化成一阶微分方程系统
第6章 线性微分方程系统的稳定性分析
第7章 非线性微分方程系统的稳定性分析
第8章 研究前沿
附录
参考文献
译名对照表
基于布尔代数的比较法导论
序
第1章 定义
第2章 历史
第3章 特性
第4章 个案与变量
第5章 控制
第6章 因果关系
第7章 布尔代数比较方法
第8章 评估
第9章 结论
注释
参考文献
译名对照表
模糊集合理论在社会科学中的应用
序
第1章 导论
第2章 模糊集合数学的总纲
第3章 测量成员归属
第4章 模糊集合的内在结构与特质
第5章 模糊集合之间的简单关系
第6章 多变量模糊集合的关系
第7章 总结
参考文献
译名对照表
评估不平等
序
第1章 导论
第2章 概率密度函数、累积分布函数、分位数函数和洛伦兹曲线
第3章 概要不平等测量
第4章 不平等测量的选择
第5章 相对分布方法
第6章 推断问题
第7章 分析不平等趋势
第8章 一个说明性的应用
附录
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

跨越学科的桥梁：一本探索数理方法在社会科学领域深层潜能的入门读物 在人类认知世界的宏大图景中，社会科学与数理科学的对话，犹如两条奔腾不息的河流，各自拥有独特的风景与力量，却又在汇合处激荡出更为壮丽的波澜。长久以来，它们似乎扮演着“王不见王”的角色，前者着力于理解人类行为、社会结构、文化演变等复杂而微妙的现象，后者则以其严谨的逻辑、精确的量化和普适的规律，描绘着自然界的秩序。然而，随着时代的发展和研究的深入，我们越发清晰地认识到，数理的严谨与洞察，能够为社会科学的探索提供前所未有的深度和广度。 本书并非要将复杂的数学模型或统计理论生硬地塞进社会科学的语境，也不是对某一特定社会现象进行详尽的数理分析。相反，它是一次诚挚的邀请，邀请每一位对社会现象充满好奇、渴望理解其内在规律的社会科学学习者和研究者，踏上一段探索“数理如何成为我们理解社会世界的有力工具”的旅程。我们旨在揭示数理思维的普遍性与力量，展示它们如何能够帮助我们更清晰地辨识社会现象的模式，更精确地衡量其变量之间的关系，更有效地预测未来的发展趋势，甚至在一定程度上，提供更具说服力的解释和更具操作性的解决方案。 本书的编写初衷，是为了弥合社会科学与数理科学之间可能存在的隔阂。我们理解，对于非数理背景的读者而言，“数理”二字或许会带来一丝距离感。因此，我们始终坚持以清晰、直观、非技术性的语言来阐述核心概念。我们不会罗列一堆抽象的公式，而是会通过生动形象的案例，将抽象的数理原理与具体的社会场景相结合。想象一下，我们是如何通过概率论来理解群体行为中的偶然性与必然性，如何通过图论来描绘社会网络中的连接与流动，如何通过博弈论来分析个体决策中的策略互动，如何通过统计建模来辨别影响社会现象的关键因素。这些，都将是本书将要触及的精彩领域。 我们相信，社会科学的研究对象——人类行为，本身就蕴含着深刻的数理结构。无论是个人在经济决策中的理性选择，还是群体在信息传播中的扩散模式，抑或是社会群体间的互动与合作，其背后都隐藏着可以被数理语言捕捉的逻辑和规律。例如，在经济学中，数理模型被用来预测市场波动，分析消费者行为；在政治学中，图论可以帮助我们理解权力的分配和政治网络的形成；在心理学中，统计分析是检验假设、理解认知过程的关键；在社会学中，计量方法能够帮助我们揭示贫困、教育、犯罪等社会问题的内在联系。 本书的价值，不在于提供一套万能的数理工具箱，而在于培养读者运用数理思维来审视社会问题的能力。我们将引导读者思考： 模式的识别与抽象： 如何从纷繁复杂的社会现象中提炼出可被量化的要素，并识别其内在的模式和规律？ 变量的关系分析： 如何运用统计方法来检验不同社会变量之间的相关性，并区分因果关系？ 模型构建的意义： 为什么我们需要构建数理模型来模拟社会系统，这些模型又能提供哪些洞察？ 预测与干预的可能： 在对社会现象有了更深入的数理理解后，我们是否能更有效地预测其发展，并设计出更具针对性的干预措施？ 我们力求让本书的内容充满启发性，而非教条性。我们将探讨一系列具有代表性的数理概念，但重点在于它们如何被“应用于”社会科学的视角。例如，在介绍“概率论”时，我们不会深入探讨各种概率分布的数学推导，而是会关注它如何帮助我们理解社会事件的不确定性，例如一次选举结果的可能性，或者一项政策对某一群体影响的概率。当谈到“统计学”时，我们将侧重于如何通过样本数据来推断总体特征，如何进行假设检验以获得可靠的结论，以及如何解释回归分析的结果，从而理解社会变量之间的量化关系。 本书还将触及一些更为前沿的数理应用，例如“复杂性科学”中的一些思想，它能够帮助我们理解社会系统作为整体的涌现行为，以及“网络科学”在分析社会关系、信息传播、病毒扩散等方面的强大能力。我们还会简要介绍“仿真技术”在社会科学研究中的作用，以及“机器学习”等新兴技术为我们理解和处理海量社会数据带来的新机遇。 然而，我们必须强调，数理工具并非万能的灵丹妙药，它只是我们认识世界的工具之一。本书的论述将始终围绕着“为社会科学研究服务”这一宗旨。我们不会贬低定性研究的价值，而是希望通过展示数理方法的视角，来丰富社会科学的研究范式，提升研究的严谨性和说服力。我们期望读者在阅读本书后，能够带着一种新的视角去看待社会问题，能够对数理在社会科学中的应用产生更深的兴趣，甚至能够开始尝试将这些思想和方法融入到自己的研究实践中。 本书的篇幅和内容安排，旨在提供一个全面而易于理解的概览，让读者对数理在社会科学中的潜能有一个初步但深刻的认识。我们希望它能成为一本引人入胜的入门读物，为所有对社会科学的未来发展抱有热情的人们，打开一扇通往更加广阔、更加深刻理解社会世界的大门。它不是一本填鸭式的教材，而是一场思想的启迪，一次跨越学科界限的邀请，一次对人类社会奥秘的数理探索之旅的起点。通过本书，我们希望能够帮助读者建立一种“用数理的眼睛看社会”的能力，发现隐藏在日常社会现象背后的深刻逻辑，从而更好地理解我们所处的这个复杂而迷人的世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一本技术性的著作，这本书的排版和图表的清晰度达到了令人赞叹的水平。在处理涉及多维空间和高阶张量的概念时，插图往往能起到事半功倍的效果，极大地减轻了读者的认知负担。清晰的图示，配合恰到好处的注解，使得那些原本容易混淆的数学结构变得一目了然。再者，作者在论述过程中对术语的定义非常严谨，没有使用任何模糊不清的语言，这对于需要精确表达的学术交流至关重要。我发现，当我需要引用书中的某个特定数学模型时，可以毫不费力地找到其标准定义和推导过程。总的来说，这本书不仅在内容深度上令人信服，在呈现方式上也体现了极高的专业素养，它是一本可以放在案头，随时翻阅、进行严谨学术工作的可靠参考资料，而不是那种读完一遍就束之高阁的消遣读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构实在是太精妙了，读起来让人感觉像是在攀登一座知识的阶梯，每一步都扎实而稳固。作者似乎对社会科学领域中的各种复杂现象有着深刻的洞察力，并通过精密的数学工具将其剖析得淋漓尽致。我特别欣赏它在概念引入时的循序渐进，从最基础的代数和微积分，逐步过渡到更高级的概率论和优化理论，每一步的衔接都非常自然，几乎不需要读者在前后概念之间进行艰难的跳跃。它不仅仅是在罗列公式，更重要的是解释了这些数学框架是如何精确地映射到现实的社会行为和决策过程中的。比如，它在解释博弈论时，不仅给出了纳什均衡的数学推导，还结合了大量的实际案例，比如市场竞争和国际关系，让人豁然开朗。对于我这样既想深入理解社会现象背后的逻辑，又对传统社会科学的定性分析感到力不从心的读者来说，这本书简直就是一座灯塔，指明了通往量化理解的道路。这本书的价值不在于它告诉你“是什么”，而在于它告诉你“为什么会这样”，这种深层的因果分析能力，是其他许多教科书所不具备的。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是其跨学科的整合能力。它没有将数学视为孤立的学科，而是巧妙地将其编织进社会科学的肌理之中。我看到它如何用拓扑学的概念来描述社会群体之间的关系结构，或者如何运用微分方程来模拟文化变迁的速度和趋势。这种视野的开阔性，使得阅读过程充满了发现的乐趣。它不仅仅局限于主流的经济学模型，还勇敢地涉足了社会心理学和公共政策的量化分析，这在同类书籍中是罕见的。作者的叙事能力高超，总能在数学的抽象与现实的具象之间架起一座坚实的桥梁。我尤其欣赏它在介绍复杂性科学时的那种克制与精准，没有陷入过度美化复杂模型的陷阱，而是着重探讨了这些模型在预测能力和解释力的边界在哪里。这本书提供了一种新的语言，一种更精确、更具普适性的语言，来描述我们所处的这个错综复杂的社会世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的习题设计简直是一场思维的马拉松。它们并非那种简单的公式套用，而是需要读者进行深层次的逻辑重构和模型构建。很多习题本身就是微型的研究项目，需要你投入大量时间去推导和验证。例如，关于信息传播模型的那组练习题，要求我们根据不同的初始条件和网络结构，手工模拟信息扩散的过程，这让我对信息流动的非线性特征有了直观且刻骨铭心的理解。正是通过这种“动手实践”，书本上的理论知识才真正活了起来，不再是冰冷的符号。此外，书中提供的参考文献列表也极为详尽和专业，为我接下来的深入研究指明了清晰的路径。这本书的价值，一半在于其正文的阐述，另一半则在于这些挑战性的练习，它们共同构成了一个完整的、自洽的学习体系，迫使读者从被动接受知识转变为主动构建知识。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的难度曲线对于初学者来说可能有些陡峭，但正因如此，它才显得如此珍贵。它没有对读者的数学背景做过于宽松的假设，而是直接将读者置于一个需要主动思考和计算的环境中。我花了相当长的时间才消化完关于随机过程在社会网络分析中的应用那几章，特别是关于马尔可夫链的描述，它那种严谨的论证风格，要求你必须全程保持专注。但一旦你攻克下来，那种成就感是无与伦比的。这本书的行文风格非常凝练，几乎没有冗余的叙述，每一个句子都承载着信息量，这使得它非常适合作为进阶研究的参考书。我经常会发现，在阅读一些前沿的经济学或政治学论文时，里面引用的某个模型或方法，这本书里都有清晰而详尽的铺垫。它就像是一本“工具箱”，里面装满了最尖锐、最可靠的分析工具，让你在面对任何复杂的社会问题时，都能找到相应的几何或代数视角去审视它。

评分☆☆☆☆☆

不错的商品，质量很不错，送货很快！

评分☆☆☆☆☆

可以可以可以可以可以可以

评分☆☆☆☆☆

很好，很满意，整个系列的书买了一套

评分☆☆☆☆☆

送货挺快的，拿到书质量也不错。。

评分☆☆☆☆☆

帮老师买的，很好，很不错，发货也快

评分☆☆☆☆☆

这套书还不错，值得关注。

评分☆☆☆☆☆

我觉得这样的编译质量就是最好的呢！

评分☆☆☆☆☆

社会科学中的数理基础及应用的内容涵盖了许多数学和统计学中重要的问题，比如矩阵、线性代数、积分、概率理论和统计分布。微分方程一种建模方法着重介绍微分方程，提出改变以变量为取向的思维定势，强调对过程的理解。基于布尔代数的比较法导论对比较法进行了深入论述并提供了技术指导，如布尔代数、小样本方法、模糊集合方法等。模糊集合理论在社会科学中的运用提供了一种处理模糊性的适当方法，并为那些希望得出统计推论的研究者提供指导。评估不平等提供了不平等测量的原理和标准，并将其与分位数回归方法相联系，探讨对整体分布进行比较的方法。，内容也很丰富。，一本书多读几次，。在京东买书有一年了，买了许多书。京东的书是正版的好书。而且实惠。我这一年来学到了许的东西。思想有提升了。这是读书心得师者，传道授业解惑者也。古老的思想已经把教师的职责诠释得清清楚楚了。反过来，把我们自己放在这个定义上来看看，有多少人合格呢如果没有严格的制度和考评机制，连课都不好好教的教师，肯定不在少数。是何原因应该源于现今的教育制度，也源于教师自身。古人说天地君亲师，特别突出了师的地位和作用。自古教师与天地君亲是同一地位的，可享受任何特权的。对学生，教师可以有等同于父母的权利。而如今的未成年人保护法出台后，结果怎样呢学生是越来越自由了，对教师也越来越不尊敬了！以前，我们在老师面前唯恐做错事的心态，恐怕现在的学生心中再也没有了。有时候连我们自己都瞧不起自己了，老师，还算什么灵魂的工程师自己都不爱自己的职业了，还能用心教学吗不用心教学，这不是教师本质的腐败吗年轻教师有晋升职称的压力，有了很多除了教

评分☆☆☆☆☆

发现能够通过人们在网上检索的词条辨别出其是否感染了流感后，谷歌 公司把5 000 万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003 年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行了比较。其他公司也曾试图确定这些相 关的词条，但是他们缺乏像谷歌公司一样庞大的数据资源、处理能力和统计 技术。