法統計学入門

アメリカ合衆国における統計的証拠および法統計学の分野のパイオニアである著者が記した、コンパクトで、数学的にも容易な内容の法統計学の入門書。多数の裁判例を紹介し、統計学的に分析する。

第１章 確率 古典的確率概念と法的確率概念 ベイズの定理 選別検査（スクリーニング・テスト） ベイズ分析をめぐる論争 第２章 記述統計の初歩 中心の位置を測る尺度（代表値） ばらつきを測る尺度 相関 ２つの比率の相違の測定 第３章 複合事象 和の法則 積の法則 第４章 有意性 有意性の概念 帰無仮説の棄却 標準誤差２個分ないし３個分を基準とするルール 統計的有意性と法的有意性 有意性を決定する要因 有意性のないデータ 第５章 確率変数とその分布 期待値，分散，相関 二項分布 超幾何分布 正規分布 ポアソン分布 ステューデントのｔ分布 幾何分布と指数分布 第６章 信頼区間 第７章 検定力 第８章 標本抽出 標本抽出とは何か 単純無作為抽出 バイアスの問題 より複雑な抽出方法 小さな標本 第９章 疫学 コーホート研究 症例対照研究 バイアスと交絡 関連性対因果関係 第１０章 証拠の統合 統合されたデータと分割されたデータ メタ分析 第１１章 回帰モデル ４つのモデル モデルの推定 モデルの不確定部分の測定 第１２章 回帰モデル：さらなる検討 独立変数の選択 代理変数 歪んでいる変数 データを統合することによる問題 モデルの形 変数の形 モデルの不確定部分の測定 モデルの仮定 モデルの仮定の検証 ロジスティック回帰分析

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