法律数据：统计方法与实证分析

绪论
第一章 法律数据及数据类型
第一节 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
第一节 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
第一节 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
第一节 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
第一节 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
第一节 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
第一节 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