Causation, Evidence, and Inference
Idioma: inglés
Editorial: Routledge, 2015
Serie: Libro 16 de 34 - Routledge Studies in the Philosophy of Science
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - In this book, Reiss argues in favor of a tight fit between evidence, concept and purpose in our causal investigations in the sciences. There is no doubt that the sciences employ a vast array of techniques to address causal questions such as controlled experiments, randomized trials, statistical and econometric tools, causal modeling and thought experiments. But how do these different methods relate to each other and to the causal inquiry at hand Reiss argues that there is no 'gold standard' in settling causal issues against which other methods can be measured. Rather, the various methods of inference tend to be good only relative to certain interpretations of the word 'cause', and each interpretation, in turn, helps to address some salient purpose (prediction, explanation or policy analysis) but not others. The main objective of this book is to explore the metaphysical and methodological consequences of this view in the context of numerous cases studies from the natural and social sciences.…
N° de ref. del artículo 9780415394222
- Título
- Causation, Evidence, and Inference
- Autor
- Julian Reiss
- Editorial
- Routledge
- Año de publicación
- 2015
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0415394228
- ISBN 13
- 9780415394222
- Peso del artículo
- 546 gramos
- Dimensiones
- 235x157x19 mm
- Serie
- Libro 16 de 34: Routledge Studies in the Philosophy of Science
In this book, Reiss argues in favor of a tight fit between evidence, concept and purpose in our causal investigations in the sciences. There is no doubt that the sciences employ a vast array of techniques to address causal questions such as controlled experiments, randomized trials, statistical and econometric tools, causal modeling and thought experiments. But how do these different methods relate to each other and to the causal inquiry at hand? Reiss argues that there is no "gold standard" in settling causal issues against which other methods can be measured. Rather, the various methods of inference tend to be good only relative to certain interpretations of the word "cause", and each interpretation, in turn, helps to address some salient purpose (prediction, explanation or policy analysis) but not others. The main objective of this book is to explore the metaphysical and methodological consequences of this view in the context of numerous cases studies from the natural and social sciences.
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Acerca del autor
Julian Reiss (PhD 2002, LSE) is Professor of Philosophy at Durham University and Co-Director of the Centre for Humanities Engaging Science and Society (CHESS). His main research interests are methodologies of the sciences (especially causality and causal inference, models, simulations and thought experiments, and counterfactuals), philosophy of economics, and science and values.
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