Statistics and the Law pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:DeGroot, Morris H.; Kadane, Joseph B.; Fienberg, Stephen E.

出品人:

页数:484

译者:

出版时间:1994-11-4

价格:USD 180.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471055389

丛书系列:Wiley Classics Library

图书标签:

统计学
法律
证据
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法庭
法律统计
概率
数据分析
诉讼
法律应用

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具体描述

Describes a wide variety of applications of statistical concepts in legal settings, as well as cases in which statistical analyses were important elements. Several chapters are devoted to employment discrimination and antitrust violation, two areas of litigation that rely heavily on statistics. Contributors discuss the correct choice and use of statistical techniques in the assessment of damages, the measurement and quantification of skill (in a case deciding whether video poker games require skill), the determination of disputed paternity and elections, and other areas where statistics are used in legal cases. Many of the chapters are written by the statisticians who actually participated in the cases under discussion.

统计学与法律的交汇点：一部深度解析法律实践中数据驱动决策的著作书名：统计学与法律：在证据、推定与司法判决中驾驭不确定性本书简介在现代法律体系中，无论是刑事诉讼中的证据评估、民事案件中损害赔偿的量化，还是监管机构对公平竞争的审查，统计学原理已不再是法律文献中的晦涩理论，而是成为理解和构建有效论证的核心工具。本书《统计学与法律：在证据、推定与司法判决中驾驭不确定性》（Statistics and the Law: Navigating Uncertainty in Evidence, Inference, and Judicial Decision-Making）旨在为法律专业人士、法学学者，以及对法律数据分析感兴趣的读者，提供一个全面、深入且具有实操指导意义的框架，用以理解、批判性地评估和有效地运用统计思维来解决复杂的法律问题。本书的核心论点在于：法律本质上是一种处理不确定性的系统，而统计学——作为量化和管理不确定性的科学——是弥合事实与法律规范之间鸿沟的必要桥梁。我们摒弃了将统计学视为“法律的附属品”的传统观念，转而将其定位为法律推理的内在组成部分。 --- 第一部分：统计学基础在法律语境下的重构本部分首先为非统计学背景的法律读者奠定必要的定量基础，但其侧重点始终与法律应用紧密相连。第一章：不确定性的法律本体论与统计学的角色本章探讨法律对“事实真相”的追求与统计学对“概率真相”的描述之间的哲学差异与交集。我们将深入分析法律上“排除合理怀疑”（Beyond a Reasonable Doubt）与统计学中的“显著性水平”（Significance Level, $alpha$）在概念和应用上的异同。讨论如何将定性判断（如“可能”、“很可能”）转化为可量化的风险度量。此外，将引入贝叶斯推断的基本概念，展示其在证据不断累积过程中更新信念的重要性，这与法庭审理中证据接续呈现的模式高度吻合。第二章：描述性统计：揭示案件的宏观图景本章聚焦于案件数据、陪审团选择（Jury Pool Demographics）、犯罪率分布等基础数据的可视化与总结。重点介绍集中趋势（均值、中位数、众数）在描述群体特征时的陷阱。特别关注分布形状（Skewness 和 Kurtosis）在法律情境下的意义，例如，分析收入不平等如何影响特定类型歧视案件的举证责任。我们将细致剖析“异常值”（Outliers）在证据链中应如何被对待——是应被排除，还是作为关键的、需要解释的偏离现象。第三章：推断性统计：从小样本到一般性结论的法律桥梁推断性统计是本书的基石之一。本章详细讲解了如何从案件中抽取的样本数据推导出对更广大人群（如某一地区的所有潜在陪审员、某一特定行业的所有雇员）的可靠结论。我们将深入探讨置信区间（Confidence Intervals）在量化证据力度方面的作用，强调置信区间而非单点估计（Point Estimate）更能反映证据的稳定性和可靠性。针对常见的统计推断谬误（如“P值陷阱”），本书提供了法律论证的修正指南。 --- 第二部分：统计工具在关键法律领域的深度应用本部分将统计方法应用于法律实践中最具争议和影响力的领域，展示如何将抽象的统计模型转化为具有法律效力的论证。第四章：种族与性别歧视案件中的统计证据本章全面审查了就业歧视（Title VII）、住房歧视等领域中，统计学如何被用作证明“差异影响”（Disparate Impact）的关键工具。我们将细致分析回归分析（Regression Analysis）在控制混淆变量（Confounding Variables）方面的关键作用。重点讨论“四/五分位规则”（Four-Fifths Rule）的统计学基础及其局限性。此外，深入探讨如何构建和检验替代性模型，以反驳原告的初步统计证据，强调因果推断的严格性要求。第五章：DNA证据、法医学与概率评估法医学证据的引入要求极高的精确性。本章剖析了DNA匹配、指纹识别及其他生物特征分析背后的基本概率模型。我们将详细解释似然比（Likelihood Ratios）在法庭上表达证据强度的优势，并辨析“随机匹配概率”（Random Match Probability, RMP）与“个体识别概率”（Probability of Inclusion, PI）之间的关键区别。本书将批判性地审视特定法庭对法医学新技术的接纳标准（如 Daubert 标准），并探讨统计学在评估这些新技术可靠性中的核心地位。第六章：量化损害与经济损失评估在民事诉讼中，确定经济损失往往依赖于复杂的预测模型。本章聚焦于人身伤害、误判（Malpractice）或合同违约案件中的损失量化。讨论如何运用时间序列分析（Time Series Analysis）预测未来收入流，并使用贴现率（Discount Rates）将未来价值折算为现值。重点研究统计模型在量化“未来机会成本”和“预期寿命损失”时的敏感性分析（Sensitivity Analysis），确保赔偿估值具有稳健性。 --- 第三部分：证据的评估、专家证人和司法审查本部分着眼于统计证据进入法庭的程序性障碍、专家证人的角色，以及法官和陪审团对统计信息的有效理解。第七章：统计证据的可采性与 Daubert 审查统计模型的可靠性是证据采纳的生命线。本章依据美国联邦证据规则 702 条和相关的判例法（如 Daubert、Kumho Tire），系统性地分析了法官审查统计学方法的四个关键标准：可检验性、同行评审、已知的或潜在的错误率，以及接受度。我们将提供一个清单，用以指导律师准备和盘问那些依赖复杂统计模型的专家证人。第八章：专家证人、陪审团与统计素养的鸿沟统计学家和法律专业人士在思维方式上的巨大差异是误判的常见来源。本章探讨如何有效沟通复杂的统计概念（如多重比较问题、贝叶斯更新）给非专业人士（法官和陪审员）。本书提出了“统计叙事”的构建方法，即如何将枯燥的数字转化为有说服力的法律故事，同时避免误导。同时，讨论陪审团对概率描述的认知偏差（Cognitive Biases），并提供减轻这些偏差的教学策略。第九章：因果推断的法律挑战与统计解决方案法律界长期以来依赖于“显而易见的原因”（Proximate Cause）的概念，这与现代统计学对因果关系的严格定义存在张力。本章借鉴流行病学和计量经济学中的因果推断框架（如潜在结果模型 Potential Outcomes Framework），分析在复杂环境（如多重致因因素、交互作用）下如何更精确地确定法律责任所需的因果链条。讨论工具变量（Instrumental Variables）等高级技术在处理内生性问题中的潜力，以期为确定法定归责提供更坚实的定量基础。 --- 总结与展望《统计学与法律：在证据、推定与司法判决中驾驭不确定性》不仅是一本工具书，更是一份对法律实践未来的呼吁。它敦促法律界拥抱数据的力量，以更精确、更公正的方式处理信息，最终提升司法系统的透明度和可信度。本书强调，真正的司法公正要求我们不仅要问“发生了什么”，更要问“我们有多确信它发生了”，而答案正潜藏在严谨的统计学原理之中。通过本书，读者将获得驾驭法律世界中不可避免的不确定性的必备知识和批判性视角。