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不确定状况下的判断:启发式和偏差(美)丹尼尔·卡尼曼

不确定状况下的判断:启发式和偏差(美)丹尼尔·卡尼曼
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资料介绍

不确定状况下的判断:启发式和偏差(美)丹尼尔·卡尼曼 内容简介 《不确定状态下的判断启发式和偏差》是由(美)卡尼曼编写的一本书籍。本书是2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的代表作,被誉为"不确定状况下的判断"研究领域的圣经。本书含有35篇经典论文,分成10个部分,汇集了有关判断和推理研究的经典作品,基本囊括了目前所有关于判断研究领域最权威的文献,具有极大的理论和应用价值。
本书所代表的有关判断的研究综合了各个相关领域的成果:临床预测,统计预测、有关主观概率的研究、有关因果归因和常人心理解释的研究,以及心理学中有关推理启发式和策略的研究等。 本书是2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的代表作,被誉为"不确定状况下的判断"研究领域的圣经。本书含有35篇经典论文,分成10个部分,汇集了有关判断和推理研究的经典作品,基本囊括了目前所有关于判断研究领域最权威的文献,具有极大的理论和应用价值。本书所代表的有关判断的研究综合了各个相关领域的成果:临床预测,统计预测、有关主观概率的研究、有关因果归因和常人心理解释的研究,以及心理学中有关推理启发式和策略的研究等。 目录 序言
第一部分 引论 第1章 不确定状况下的判断:启发式和偏差 第二部分 代表性 第2章 小数律的信念 第3章 主观概率:代表性判断 第4章 论预测心理学 第5章 对代表性的研究 第6章 有关代表性的判断和依据代表性的判断 第三部分 因果性和归因 第7章 普通的归纳:信息不必然使人知情 第8章 不确定状况下的判断中的因果图式 第9章 归因过程中的缺陷:错误的社会评估的起源和维持 第10章 基率的证据式影响 第四部分 便利性 第11章 便利性:用于频率和概率判断的启发式 第12章 便利性和归因中的自我中心偏差 第13章 社会知觉和互动中的便利性偏差 第14章 模拟启发式 第五部分 共变和控制 第15章 非正式的共变评估:基于数据的判断与基于理论的判断的比较 第16章 控制的错觉 第17章 测验结果的随意性 第18章 临床医学中的概率推理:问题及机遇 第19章 从经验中学习与决策中的次优规则 第六部分 过分的信心 第20章 在个案研究的判断中的过分信心 第21章 关于概率评估训练的进展报告 第22章 概率的校准:从当前的状况(1977)到1980 第23章 致那些注定要研究过去的人:事后诸葛亮的启发式和偏差 第七部分 多阶段评估 第24章 序列选择中复合概率的估计 第25章 人类信息处理中的保守主义 第26章 多阶段推理中的最佳推测假设 第27章 根据回忆信息推论个人特征 第八部分 校正程序 第28章 决策中非常规线性模型的优美之处 第29章 虚构数字的生命力 第30章 直觉预测:偏差和校正程序 第31章 去偏差过程 第32章 改善归纳推理 第九部分 风险知觉 第33章 事实对恐惧:理解可觉知的风险 第十部分 附录 第34章 论统计直觉的研究 第35章 不确定性的变式 参考文献 索引 译后记 作者简介 卡尼曼(Daniel Kanneman)具有以色列与美国双重国籍,加州大学伯克利分校博士,普林斯顿大学心理系教授。
2002年,他同乔治·梅森大学的弗农·史密斯(Vernon Smith)共同获得了诺贝尔经济学奖。卡尼曼的突出贡献在于"把心理学成果与经济学研究有效结合,从而解释了人类在不确定条件下如何进行判断"。 卡尼曼最重要的成果是关于不确定状况下人类判断。推理和决策的研究,他证明了人类的决策行为如何系统性地偏离标准经济理论所预测的结果。目前他从事行为经济学和积极心理学尤其是主观幸福感的研究。 丹尼尔·卡纳曼他于1934年出生在以色列特拉维夫,具有以色列和美国双重国籍。1954年毕业于以色列耶鲁撒冷的希伯来大学,获心理学与数学学士学位,1961年获美国加州大学心理学博士学位,1961-1978年先后任希伯来大学心理学讲师、高级讲师、副教授、教授,1978-1986年任加拿大不列颠哥伦比亚大学心理学教授,1986-1994年任美国加州伯克利大学心理学教授,1993年起至今任美国普林斯顿大学心理学教授和伍德罗威尔森学院公共事务教授,2000年起兼任希伯来大学理性研究中心研究员。 2002年斯德哥尔摩当地时间10月8日15时30分(北京时间8日21时30分),瑞典皇家科学院宣布,由美国普林斯顿大学的以色列教授Daniel Kahneman和美国乔治梅森大学教授Vernon L.Smith分享2002年诺贝尔经济学奖。Daniel Kahneman是因为"把心理学研究和经济学研究结合在一起,特别是与在不确定状况下的决策制定有关的研究"而得奖。Vernon L.Smith是因为"通过实验室试验进行经济方面的经验性分析,特别是对各种市场机制的研究"而得奖。

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