罗斯·P·安德森。;杰罗尼莫·希门尼斯;裴金勇;西尔弗，戴安娜;詹姆斯·马金科;毛里齐奥·波菲里 了解美国的政策扩散：一种信息理论方法，用于揭示缓慢发展的复杂系统中的连接结构。 （英语） Zbl 1377.37120号 SIAM J.应用。动态。系统。 15，第3期，1384-1409（2016）. 摘要：检测和解释相互作用组件之间的关系一直是动力系统研究的重点。在本文中，我们将这些类型的数据驱动分析扩展到公共政策领域，在公共政策领域中，各个立法实体相互作用，以改变其法律和政治环境。我们关注的是美国公共卫生政策，其复杂性决定了我们社会有效解决紧迫卫生问题的能力。长期以来，人们一直认为，美国一些州创新并制定新政策，而其他州则模仿成功或竞争的州。然而，国家向其他国家学习的程度，以及导致两个国家相互影响的国家特征，还没有完全被理解。在这里，我们提出了一种无模型的信息理论方法来衡量一个国家的政策或法律活动对其他国家的影响的存在和方向。具体来说，我们定制了一个流行的因果关系概念，以处理政策采纳动态的缓慢时间尺度，并从各州最近的法律制定历史中揭示各州之间的关系。该方法通过使用新的政策活动随机模型生成的替代数据进行验证。通过对酒精、驾驶安全和受损驾驶政策的真实数据的分析，我们为地理、政治意识形态、风险因素以及人口和经济指标在一个州在制定公共卫生监管方法时向他人学习的趋势中所起的作用提供了证据。我们的方法提供了一种新的无模型方法来揭示缓慢演化的复杂动力系统中的相互作用并建立因果关系。 引用于三文件 MSC公司： 37纳米40 最优化和经济学中的动力系统 05C40号 连接性 94甲17 信息的度量，熵 关键词：因果关系;复杂动力系统;卫生政策;信息论;网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.P.Anderson}等人，SIAM J.Appl。动态。系统。15，第3号，1384--1409（2016；Zbl 1377.37120） 全文： 内政部 参考文献： [1] 医学研究所，《为公众健康：振兴法律和政策以迎接新挑战》，技术报告，国家科学院工程医学院，2011年。 [2] L.W.Green、J.M.Ottoson、C.Garcia和R.Hiatt，《信息传播理论与公共卫生中的知识传播、利用和整合》，年。《公共卫生评论》，第30期（2009年），第151-174页。 [3] C.R.Shipan和C.Volden，《政策传播：学者和实践者的七个教训》，《公共行政评论》，72（2012），第788-796页。 [4] G.Boushey，《美国政策扩散动力学》，剑桥大学出版社，剑桥，2010年。 [5] J.L.Walker，《创新在美国各州之间的传播》，Amer。政治科学。第63版（1969年），第880-899页。 [6] E.M.Rogers，《创新扩散》，第5版，自由出版社，纽约，2003年。 [7] C.Volden，《作为政策实验室：模拟儿童健康保险计划的成功》，Amer。政治科学杂志。，50（2006年），第294-312页。 [8] J.R.Logan和H.L.Molotch，《城市财富：地方政治经济学》，加州大学出版社，加州伯克利，2007年。 [9] S.Boccaletti、V.Latora、Y.Moreno、M.Chavez和D.Hwang，《复杂网络：结构和动力学》，Phys。众议员，242（2006），第175-308页·Zbl 1371.82002号 [10] F.S.Berry和W.D.Berry，《作为政策创新的州彩票采用：事件历史分析》，Amer。政治科学。修订版，84（1990），第395-415页。 [11] C.R.Shipan和C.Volden，《自下而上的联邦制：反吸烟政策从美国城市向各州的传播》，Amer。政治科学杂志。，50（2006年），第825-843页。 [12] L.A.Renzulli和V.J.Roscigno，《特许学校政策、实施和在美国的传播》，《社会学》。教育。，78（2005），第344-366页。 [13] V.Gray，《国家创新：扩散研究》，Amer。政治科学。第67版（1973年），第1174-1185页。 [14] F.J.Boehmke和P.Skinner，《重新审视国家政策创新性》，《国家政治政策四重奏》。，12（2012年），第303-329页。 [15] K.Josic和J.Rubin，{从耦合细胞系统的活动模式中导出有关架构的信息}，SIAM J.Appl。动态。系统。，4（2005），第53-77页·Zbl 1090.34041号 [16] T.U.Singh、K.Manchanda、R.Ramaswamy和A.Bose，《随机图上的可激发节点：动力学与网络结构的关系》，SIAM J.Appl。动态。系统。，10（2011年），第987-1012页·Zbl 1238.05252号 [17] B.Cummins、T.Gedeon和K.Spendlove，《关于状态空间重构方法在确定因果关系中的功效》，SIAM J.Appl。动态。系统。，14（2015），第335-381页·Zbl 1370.37041号 [18] M.Timme和J.Casadiego，《从动力学揭示网络：导论》，J.Phys。A、 47（2014），343001·兹比尔1305.92036 [19] M.A.Kramer、U.T.Eden、S.S.Cash和E.D.Kolaczyk，{多元时间序列的置信网络推断}，《物理学》。修订版E（3），79（2009），061916。 [20] S.G.Shandilya和M.Timme，{从复杂动力学推断网络拓扑}，新物理学杂志。，13 (2011), 013004. ·Zbl 1448.37045号 [21] T.Schreiber，《测量信息传递》，Phys。修订稿。，85（2000），第461-464页。 [22] K.Hlavaíčkovaá-Schindler，M.Palus \780'，M.Vejmelka，and J.Bhattacharya，{基于时间序列分析中信息理论方法的因果检测}，Phys。众议员，441（2007），第1-46页。 [23] G.Sugihara，R.May，H.Ye，C.-H.Hsieh，E.Deyle，M.Fogarty和S.Munch，《检测复杂生态系统中的因果关系》，《科学》，338（2012），第496-500页·Zbl 1355.92144号 [24] J.Sun、D.Taylor和E.M.Bollt，{通过最佳因果熵进行因果网络推理}，SIAM J.Appl。动态。系统。，14（2015），第73-106页·Zbl 1376.37123号 [25] J.Sun和E.M.Boltt，{因果熵确定了间接影响、相邻优势和预期耦合}，Phys。D、 267（2014），第49-57页·Zbl 1285.62009号 [26] A.J.Majda和J.Harlim，{复杂动力系统子空间之间的信息流}，Proc。国家。阿卡德。科学。美国，104（2007），第9558-9563页·Zbl 1155.37048号 [27] S.W.Raudenbush，《比较个人轨迹并从纵向数据中得出因果推论》，年。《心理学评论》，52（2001），第501-525页。 [28] J.E.Brand和Y.Xie，{时变处理和时变结果因果效应的识别和估计}，社会学。方法。，37（2007），第393-434页。 [29] J.Runge、J.Heitzig、V.Petoukhov和J.Kurths，《在估计多元传递熵时逃离维数灾难》，Phys。修订稿。，108 (2012), 258701. 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