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目次

  • 第1章 事件をリンクする−多次元尺度法
    • 1.1 犯罪捜査と犯罪者プロファイリング
    • 1.2 事件リンク分析による同一犯の推定
    • 1.3 事件リンク分析のためのデータ例
    • 1.4 事件間の類似度の測定
    • 1.5 MDSによる複数の事件間の類似度の表現
    • 1.6 MDSによる犯人像の推定
    • 1.7 まとめ
    • Quiz
  • 第2章 犯人像を予測する−決定木分析
    • 2.1 犯人像の推定
    • 2.2 決定木による前科の推定
    • 2.3 前科を推定するためのデータベース例
    • 2.4 決定木による前科推定モデルの作成
    • 2.5 木の育て方
    • 2.6 木の検証
    • 2.7 最終的な決定木と捜査中の事件への適用
    • 2.8 まとめ
    • Quiz
  • 第3章 生理反応から犯人の記憶をさぐる−ナイーブベイズ法
    • 3.1 ポリグラフ検査とは
    • 3.2 ポリグラフ検査における生理反応
    • 3.3 ポリグラフ検査のデータ例
    • 3.4 ベイズ法による心拍数からの記憶の判定
    • 3.5 ナイーブベイズ法よる複数の指標の統合
    • 3.6 ベイズファクターによる結論の評価
    • 3.7 事前確率の更新
    • 3.8 まとめ
    • Quiz
  • 第4章 脳波から犯人の記憶をさぐる−ブートストラップ法
    • 4.1 脳活動による記憶検出
    • 4.2 脳波と事象関連電位(ERP)
    • 4.3 ERPによる記憶検出の例
    • 4.4 ブートストラップ法によるERPデータの判定
    • 4.5 ブートストラップ分布の偏り
    • 4.6 ブートストラップ信頼区間
    • 4.7 まとめ
    • Quiz
  • 第5章 量刑判断の影響要因をさぐる−数量化Ⅰ類・Ⅱ類
    • 5.1 裁判員裁判と量刑
    • 5.2 数量化理論
    • 5.3 裁判員裁判のデータ例
    • 5.4 数量化Ⅰ類による懲役年数の説明
    • 5.5 数量化Ⅱ類による懲役年数の判別
    • 5.6 まとめ
    • Quiz
  • 第6章 再犯リスク要因を特定する−生存時間分析
    • 6.1 罪を犯した人の処遇
    • 6.2 再犯リスク要因
    • 6.3 生存時間分析の概要
    • 6.4 再犯データの例
    • 6.5 再犯率の推移を示すカプラン・マイヤープロット
    • 6.6 複数の再犯リスク要因を調べるCox比例ハザード分析
    • 6.7 矯正教育とエビデンス
    • 6.8 まとめ
    • Quiz
  • 第7章 犯罪を予防する−地理空間分析
    • 7.1 地理情報による犯罪予防
    • 7.2 犯罪発生地点のデータ例
    • 7.3 犯罪発生地点のランダム性の検討
    • 7.4 犯罪発生件数の空間的事故相関
    • 7.5 犯罪発生分布のカーネル密度推定
    • 7.6 まとめ
    • Quiz