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目次

法統計学入門 法律家のための確率統計の初歩

法統計学入門 法律家のための確率統計の初歩 (「法と経済学」叢書)

  • マイクル・O.フィンケルスタイン(著)/ 太田 勝造(監訳)/ 飯田 高(共訳)/ 森 大輔(共訳)
  • 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