Basic Concepts of Probability and Statistics in the Law pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Finkelstein, Michael O.

出品人:

页数:186

译者:

出版时间:2009-6

价格:$ 50.79

装帧:

isbn号码:9780387875002

丛书系列:

图书标签:

概率论
统计学
法律
法律统计
证据法
风险评估
决策分析
计量法
法律推理
统计证据

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

This book sets out basic statistical tools as they have been applied in actual legal disputes. Examples range over diverse fields of law, such as identification evidence, mass torts, securities law, environmental regulation, and capital punishment, among many others. In some notable cases, such as the U.S. Supreme Court's decision in Bush v. Gore, the book explores aspects of the statistical evidence that were unrecognized or misconceived by the parties or the court. For the statistics student, the book will give a deeper appreciation of foundation concepts and provide a wealth of real life applications. For the lawyer, or law student, the book will introduce a subject that has become increasingly important both in litigation and in studies of the legal system. The book is self-contained and may be read without background in probability or statistics.

法律与数据科学的交汇点：概率论与统计学在法律实践中的应用本书并非探讨概率论与统计学在法律领域的基石性入门读物，亦非聚焦于“概率论与统计学在法律中的基本概念”这一主题。相反，本书旨在深入剖析，在高度复杂化、数据驱动的现代法律环境中，高级概率模型、统计推断方法以及数据科学工具如何被精确地应用于解决那些传统法律分析难以触及的难题。本书面向的读者是那些已经掌握了基础法律知识，并对如何利用量化方法提升法律决策质量的法律专业人士、法学院高阶学生、以及对法律数据分析感兴趣的统计学家。我们假设读者对概率论和统计学的基本原理（如大数定律、中心极-限定理、描述性统计等）已有扎实的理解，并将直接切入更具挑战性、更贴近司法实践前沿的应用场景。 --- 第一部分：超越基础——现代法律证据的量化挑战在法律领域，证据的有效性越来越依赖于其可量化的强度。本部分将超越概率论在证据采纳中的基础讨论（例如“超出合理怀疑”的概率解释），转而关注如何构建和评估复杂的量化证据链。第一章：贝叶斯推断在证据评估中的深度应用本章不再重复贝叶斯定理的基础形式，而是聚焦于其在动态证据更新中的高级应用。我们将探讨层次化贝叶斯模型 (Hierarchical Bayesian Models, HBMs) 如何用于分析涉及多层级证据和不确定性的情境，例如复杂的企业欺诈调查或大规模产品责任案件。重点在于如何设定先验分布以反映法律上的假设（如“无罪推定”或“行业惯例”），并利用新的数据点（如电子通信记录、财务交易链）实时更新后验概率。我们还将深入讨论马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 方法在计算复杂后验分布时的实际操作与收敛诊断。第二章：因果推断：从相关性到法律责任的确立法律实践的核心在于确立因果关系，即证明某一行为“导致”了某一损害。本书将避开简单的相关性分析，转而采用因果推断的现代框架。我们将详细审视倾向性得分匹配 (Propensity Score Matching, PSM) 在评估监管政策（如新的环境法规或安全标准）有效性时的应用，以及如何利用双重差分法 (Difference-in-Differences, DiD) 来量化某一特定侵权行为对受害者长期经济损失的净影响。此外，我们将探讨结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM) 在解析复杂社会经济因素与法律结果之间间接路径中的作用，这对于评估“可预见性”和“中间原因”至关重要。第三章：高维数据与特征选择：法律模型的鲁棒性检验现代案件涉及的数据维度极高（如海量的电子邮件、传感器数据）。本章关注如何在高维空间中进行有效的统计建模，同时避免过度拟合 (Overfitting) 这一法律决策中的致命缺陷。我们将深入分析正则化技术，如 Lasso 和 Ridge 回归，如何被应用于识别对法律结论最具预测力的关键证据特征。更重要的是，我们将讨论交叉验证 (Cross-Validation) 的不同策略（如 K-Fold 与 Leave-One-Out）在验证预测性法律模型（如量刑预测工具）的外部有效性时的严格要求。 --- 第二部分：法律信息学与统计计算前沿本部分将焦点从纯粹的统计推断转移到大数据环境下的实际计算工具和新兴领域，特别是机器学习在法律决策支持系统中的集成。第四章：文本分析与自然语言处理 (NLP) 的统计基础法律实践中绝大部分信息以非结构化文本形式存在（判例、合同、法规）。本书不教授基础的文本处理代码，而是深入探讨支撑这些工具的统计原理。我们将侧重于主题模型 (Topic Modeling)，如潜在狄利克雷分配 (Latent Dirichlet Allocation, LDA)，如何用于识别案件类别、发现司法审查中的潜在偏见主题，或跟踪法律论证的演变。此外，我们将审视词嵌入 (Word Embeddings)（如 Word2Vec 或 BERT 的统计基础）如何量化法律术语的语义相似性，这对于合同解释和先例检索的准确性至关重要。第五章：时间序列分析在金融与知识产权案件中的应用知识产权侵权（如专利有效性评估）和金融监管（如市场操纵指控）常常涉及时间序列数据。本章将专注于自回归移动平均 (ARMA) 模型及其扩展（ARIMA, GARCH）在量化市场波动、识别异常交易模式方面的应用。我们将详细分析如何使用这些模型来建立一个“基线”的、无欺诈的市场行为模型，并使用统计残差来识别需要进一步法律审查的异常事件。关键在于，如何利用时间序列的协整性来论证不同资产价格之间是否存在非法的、统计上显著的联动关系。第六章：统计公平性与算法问责制：检验决策模型的偏见随着司法系统越来越多地采纳基于算法的决策支持工具（如风险评估工具），评估这些工具的统计公平性成为紧迫的法律问题。本章将探讨统计公平性的多重定义（例如，平等机会、预测均等性、校准度），并展示如何利用差异化统计检验（如 Fisher's Exact Test 或卡方检验的调整版本）来量化不同受保护群体之间预测误差率的统计显著性差异。重点在于，如何将这些量化发现转化为具有法律约束力的审计报告，从而对算法的“偏见”提供精确的统计证据。 --- 第三部分：实验设计与统计结论的法律有效性本部分关注如何设计严谨的法律/政策评估研究，以确保其统计结论能够经受住交叉询问的考验。第七章：随机对照试验 (RCT) 在法律政策评估中的局限与创新虽然法律实践中难以进行完美的随机对照试验，但理解其设计原则对于评估改革措施至关重要。本章将讨论在司法实践中如何使用准实验设计 (Quasi-Experimental Designs) 来模拟随机性。我们将详细考察断点回归设计 (Regression Discontinuity Design, RDD)，用于评估那些基于明确阈值（如特定年龄、分数线）的法律干预的效果。我们将深入探讨 RDD 的统计假设（如局部随机化）及其在专利法领域或特定社会福利计划评估中的严格应用。第八章：统计显著性与法律重要性：从 P 值到影响力的权衡本书强调，统计学上的“显著性”（低 P 值）并不自动等同于法律上的“重要性”或“损害的实质性”。本章将通过案例分析，展示如何将效应量 (Effect Size) 的估计（如科恩的 d 或回归系数的标准化）与法律背景相结合。我们将探讨如何构建一个综合框架，要求量化证据不仅要证明某现象“存在”（统计显著），还要证明其“影响重大”（法律相关），从而避免因微小但统计上显著的差异而被误导。 --- 总结：本书旨在提供一个高阶的、以应用为导向的统计学工具箱，专门服务于那些需要量化复杂法律问题、设计严谨证据链条和审计数据驱动决策的专业人士。它假设读者已熟悉基础知识，并将引导他们跨越统计理论与法律实践之间的鸿沟，掌握构建和反驳高级量化论证的必要技能。