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出版者:Springer Verlag

作者:Finkelstein, Michael O./ Levin, Bruce A.

出品人:

页数:649

译者:

出版时间:2001-9

价格:$ 111.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387950075

丛书系列:

图书标签:

统计学
法学
统计
数学
教科书
统计学
法律
法律统计
证据法
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数据分析
概率论
统计推断
法律研究
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具体描述

Designed to introduce law students, law teachers, practitioners, and judges to the basic ideas of mathematical probability and statistics as they have been applied in the law, the book consists of sections of exposition followed by real-world cases and case studies in which stastical data have played a role. Readers are asked to apply the theory to the facts, to calculate results (a pocket calculator is sufficient), and to explore legal issues raised by quantitative findings, while the author's own calculations and comments are given in the back of the book. The cases and case studies reflect a broad variety of legal subjects, including antidiscrimination, mass torts, taxation, school finance, identification evidence, preventive detention, handwriting disputes, voting, environmental protection, antitrust, and the death penalty. The first edition has been used in law, statistics, and social science courses, and in 1991 was selected by the University of Michigan Law Review as one of the important law books of the year. This second edition includes many new problems reflecting current developments in the law, including a new chapter on epidemiology.

法庭上的逻辑与证据：深度解析法律实践中的量化推理图书名称：法庭上的逻辑与证据：深度解析法律实践中的量化推理内容简介：本书深入探讨了在现代法律实践中，如何运用严谨的量化分析方法和逻辑推理，构建有力、无懈可击的法律论证。它并非一本关于统计学理论的教科书，而是将量化思维的框架与法律实务操作紧密结合的实用指南，旨在为法律专业人士提供一套在复杂案件中评估证据、量化风险和预测判决走向的系统化工具。在信息爆炸和数据驱动的时代，法律决策越来越依赖于对客观事实和概率的准确把握。《法庭上的逻辑与证据》致力于弥合传统法律训练与现代数据分析之间的鸿沟，指导读者如何超越直觉和表面现象，深入挖掘案件背后的结构性规律。第一部分：法律论证的量化基础与思维重塑本部分奠定了法律推理中引入量化概念的基础。我们首先剖析了传统法律推理（如三段论、演绎法）的局限性，并引入了贝叶斯推理框架作为评估证据强度的核心工具。 1. 概率思维与法律确定性：详细阐述了“排除合理怀疑”（Beyond a Reasonable Doubt）在哲学和实践中如何与概率分布相关联。我们探讨了“高度可能”与“极有可能”在量化尺度上的具体含义，帮助律师清晰界定案件中不同证明标准的边界。 2. 证据的结构化评估：介绍了一套系统化的方法，用于将分散的法律事实（Testimonies, Documents, Physical Evidence）转化为可评估的证据要素。这包括对证据的可靠性（Reliability）和相关性（Relevance）进行打分和权重分配，从而构建一个初步的证据强度模型。 3. 谬误识别与逻辑陷阱规避：重点分析了法律实践中常见的逻辑谬误，例如“诉诸权威”、“后此谬误”（Post Hoc Ergo Propter Hoc）以及在因果关系认定中的偏差。通过量化思维的引入，读者将学会如何识别这些陷阱，并利用反事实分析（Counterfactual Analysis）来强化己方论点的因果链条。第二部分：数据驱动的证据分析与呈现本部分是本书的核心，专注于如何处理和呈现涉及数字、频率和分布的证据，尤其是在商业诉讼、知识产权、环境法和复杂的侵权案件中。 1. 描述性统计在事实查明中的应用：探讨了如何利用集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、范围）来描述群体行为或损害范围。例如，在分析薪酬歧视案件中，如何准确界定“可比群体”的特征，并用统计描述揭示潜在的偏见模式。 2. 抽样方法与代表性检验：法律案件中证据的获取往往是抽样过程。本书详细讲解了简单随机抽样、分层抽样等方法在证据采集中的适用性，以及如何论证某一特定证据样本（如一份文件、一次调查）是否具有足够高的代表性（Representativeness），以支持对整个群体的推论。 3. 回归分析在损害评估中的实践：对于经济损失和损害赔偿的计算，回归模型是不可或缺的工具。本书将回归分析的应用场景具体化，包括：损害预测模型：如何建立一个多元线性回归模型，以隔离出被告行为对原告损失的净影响（Net Impact），排除市场波动等外生变量的干扰。模型稳健性检验：介绍如何进行残差分析、多重共线性检验，确保用于法庭呈现的模型在交叉询问下依然站得住脚。 4. 时间序列分析在持续性侵权中的应用：针对那些涉及长期行为或趋势的案件（如环境污染、长期合同违约），本书介绍了时间序列模型的初步应用，用以识别异常点（Anomalies）或模式的显著转变，从而确定侵权行为的起始点和持续影响。第三部分：复杂系统中的风险量化与决策支持本部分超越了单一证据的评估，转向对整个案件策略和诉讼风险的宏观量化管理。 1. 蒙特卡洛模拟在诉讼风险管理中的作用：探讨如何利用蒙特卡洛模拟技术，输入案件中关键变量（如关键证人可信度、某一法律论点的采纳率、陪审团的平均判决额）的概率分布，生成案件结果的可能结果区间（Range of Possible Outcomes）。这为当事人提供了更精细的“和解”与“审判”决策依据。 2. 专家证人证言的交叉检验：法律中的量化争论往往集中在双方的专家证人上。本书提供了系统性的框架，用于解构和批判性评估对家的量化模型：质疑模型选择的参数（Parameters）。检验模型的边界条件（Boundary Conditions）。揭示模型背后的价值判断（Underlying Assumptions）。 3. 司法统计学与判决模式识别：介绍如何利用历史判决数据（去隐私化后）来分析特定法官或特定法庭在处理特定类型案件时的倾向性（Bias）。这并非旨在预测具体判决，而是为了理解裁判环境的统计特征，从而调整证据呈现的侧重点和论证的法律说服力。本书的独特价值在于其行动导向性。它不要求读者成为统计学家，而是要求律师和法务人员将量化工具视为强大的逻辑语言。通过大量的法律案例分析和实践案例展示，读者将学会如何构建清晰、可验证、经得起量化检验的法律叙事，从而在日益复杂的现代法庭上，将不确定的风险转化为可控的法律策略。本书是希望在证据评估和案件管理中实现精准化、科学化实践的法律人士的必备参考书。