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法律数据:统计方法与实证分析 版权信息
- ISBN：9787569029284
- 条形码：9787569029284 ; 978-7-5690-2928-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
法律数据:统计方法与实证分析 本书特色
本书从实际的法律数据入手，针对不同的数据类型介绍统计表和统计图以及常用的统计量，阐述概率的概念，介绍常用的概率模型，阐述推断统计总体和样本的概念，介绍估计方法和假设检验的基本思想。结合具体的法律数据和问题，在经典的实证研究论文中选取案例来介绍均值比较、相关分析、回归分析的思想、方法和应用。
法律数据:统计方法与实证分析 内容简介
本书从实际的法律数据入手, 针对不同的数据类型介绍统计表和统计图以及常用的统计量, 阐述概率的概念, 介绍常用的概率模型, 阐述推断统计总体和样本的概念, 介绍估计方法和假设检验的基本思想。结合具体的法律数据和问题, 在经典的实证研究论文中选取案例来介绍均值比较、相关分析、回归分析的思想、方法和应用。
法律数据:统计方法与实证分析 目录
绪论
**章 法律数据及数据类型
**节 实证研究入门
第二节 法律数据
第三节 定性数据与定量数据
第四节 绝对数与相对数
第五节 截面数据、时间序列数据与面板数据
第六节 需要澄清的几个问题
第二章 法律数据的描述
**节 统计分组
第二节 统计表
第三节 常用统计图
第四节 数据分布特征的描述
第三章 概率及常用概率模型
**节 概率
第二节 随机变量及相关概念
第三节 二项分布
第四节 正态分布
第五节 随机变量的极限理论
第四章 法律现象之推断统计
**节 基本概念
第二节 抽样调查
第三节 常用的抽样分布
第四节 参数估计
第五节 假设检验
第五章 法律现象的关联度量
**节 相关分析
第二节 通过图形描述相关关系
第三节 常用的相关系数
第四节 列联表中的相关性分析
第五节 其他相关系数
第六章 回归模型
**节 一元线性回归模型
第二节 多元线性回归模型
第三节 线性回归的衍生模型
第四节 二分类Logistic回归模型
第五节 有序多分类Logistic回归模型
第六节 无序多分类Logistic回归模型
第七节 实证研究中回归模型的使用问题
第七章 算法与法律
**节 法律人工智能算法的困境
第二节 算法“困境”：缘何如此
第三节 法律人工智能算法的改进
参考文献
后记
展开全部
法律数据:统计方法与实证分析 作者简介
詹小平，现就职于四川大学法学院，统计学博士，诉讼法博士后，从事统计学教学和科研工作多年，曾出版教材《概率论与数理统计》，在SCI检索外文期刊上发表多篇文章。 洪凌啸，四川大学法学院博士研究生，主要研究方向为司法制度、法律大数据与人工智能。
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