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| 編輯推薦： |
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随着我国司法信息化建设的全面推进，大量司法数据得以电子化存储，积累了丰富的数据资源。这些数据蕴含着我国司法实践的深刻规律，为法学研究提供了宝贵的素材。长期以来，高校法学院普遍未开设包括统计学在内的数据分析类课程。因此，培养具备数据分析能力的新型法治人才面临着课程资源匮乏的困境。量身打造适合法科生的教学内容体系；打破学科壁垒，将法学与统计学的精髓有机融合，注重方法背后思想和理论的相互渗透，避免程式化学习，帮助法科生更容易理解并接受相关内容。同时，教材强调体系性，较为全面介绍了法律实证研究中适用的数据分析方法，尤其紧跟法学研究前沿方向，吸收最新的人工智能技术，力求总结学科交叉领域的研究范式与方法。教材结合实际数据和典型案例，详细讲解了法律数据收集、整理、分析及建模的全过程，涉及庭审实质化改革、刑事案件二审改判、民事诉讼繁简分流改革、员额法官遴选、盗窃罪量刑等等真实数据和案例，反映了近年来中国特色法治建设的成功实践。
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| 內容簡介： |
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本书以作者多年的教学经验为基础，充分考虑法科生数学基础薄弱的特点，以我国近二十年来的司法改革与法治发展为背景，以定量研究方法为切入点，系统阐述了法律实证研究的研究范式、特点与类型，并从描述统计、推断统计和机器学习等多个方面介绍了法律数据分析方法。本书将法学与统计学的精髓有机融合，强调体系性，注重结合实际数据和典型案例，从调查问卷设计入手讲授数据收集，从数据类型出发介绍描述统计，从简单线性回归模型切入推断统计，从决策树和聚类算法引入机器学习。本书对法学先修课程和数学基础均没有特别高的要求，适合各层次法科生数据分析类课程选用，也适合法律实证研究学者自学使用。
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| 關於作者： |
左卫民 ---------------------------- 四川大学法学院教授，博士生导师，中组部、人社部“国家高层次人才特殊支持计划领军人才”，第四届全国十大杰出青年法学家，四川省社会科学重点研究基地纠纷解决与司法改革研究中心主任，四川大学实证法律研究所所长，四川大学法学院大数据与人工智能法律研究中心主任，兼任中国法学会理事、中国刑事诉讼法学研究会副会长、四川省法学会副会长、最高人民检察院专家咨询委员、四川省委政法委、省委省政府法律顾问等职。先后获得首批人文社科“跨世纪优秀人才”（1997）、首届“青年教师奖”（2000）、国务院政府特殊津贴（2001）、四川省学术带头人（2003）、人事部首批“新世纪百千万人才国 家 级人选”（2004）、中宣部文化名家暨“四个一批”人才（2016）等荣誉称号或奖励。曾为美国哈佛大学、耶鲁大学、哥伦比亚大学、纽约大学、荷兰阿姆斯特丹大学、德国马普刑事法律研究所、香港中文大学的访问学者。主要研究领域为实证法律研究、纠纷解决、诉讼法学、司法制度。承担了国家社会科学基金重大招标项目“和谐社会的构建与人民内部矛盾解决体系的完善”（首席专家）等科研课题；独立或合作出版了《现实与理想：关于中国刑事诉讼的思考》《刑事诉讼的中国图景》《中国刑事诉讼运行机制实证研究》《中国基层纠纷解决研究》等著作十余部；在《中国社会科学》《法学研究》《中国法学》等期刊上发表学术论文逾百篇，有五十余篇被《新华文摘》《高等学校文科学术文摘》《中国社会科学文摘》、人大复印报刊资料等转载或转摘。研究成果获得部省级一等奖四次、二等奖六次。
詹小平 ---------------------------- 詹小平，四川大学法学院副教授，四川省人工智能与大数据法治研究会常务理事。四川大学法学院法学博士后，西南财经大学经济学博士学位。为本科生以及硕士、博士讲授法律实证研究、统计学并参与学院两门通识核心课程的教学工作。主要著作：《法律数据：统计方法与实证研究》（第一作者，四川大学出版社2019年版）、《概率论与数理统计》（科学出版社2009年）；主持参与多项国 家 级、省部级项目；发表多篇中英文论文。主要研究方向为法律实证研究，数据、算法、隐私计算技术的法律规制。
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| 目錄：
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目 录
第一章 实证研究——一种法学研究的新范式
第一节 实证研究——基于数据的研究范式
第二节 法律实证研究的兴起与发展
第三节 他山之石——域外的法律实证研究
思考题
第二章 数据时代背景下的法律实证研究
第一节 法律实证研究与大数据
第二节 法律实证研究与人工智能
第三节 计算法学——法律实证研究的2.0版
思考题
第三章 法律实证研究方法概述
第一节 法律实证研究的类型
第二节 法律实证研究的一般步骤
第三节 基于统计学的数据科学
第四节 法律实证研究常用软件介绍
思考题
第四章 法律数据的收集
第一节 观察研究的数据收集
第二节 常用的抽样方法
第三节 调查研究的数据收集
第四节 问卷设计的理论与实践
思考题
第五章 法律数据的分析与展示
第一节 法律数据的类型
第二节 法律数据的可视化
第三节 常用统计指标
思考题
第六章 法律现象的相关性分析
第一节 相关的含义和类型
第二节 相关性的可视化
第三节 常用的相关性指标
思考题
第七章 法律与概率模型
第一节 概率论的基本概念
第二节 常用分布及数字特征
第三节 统计量及其分布
思考题
第八章 法律与统计推断
第一节 参数估计与样本量
第二节 假设检验与刑事审判
第三节 常用的假设检验
思考题
第九章 影响因素分析——线性回归模型
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 案例——盗窃罪量刑问题
思考题
第十章 影响因素分析——Logistic回归模型
第一节 二分类Logistic回归模型
第二节 多分类Logistic回归模型
第三节 案例——民事执行强制措施的效果
思考题
第十一章 法律现象之因果推断
第一节 因果推断的逻辑框架
第二节 倾向值匹配——以盗窃罪量刑为例
第三节 双重差分模型——以诉前调解为例
思考题
第十二章 机器学习在法律实证研究中的应用
第一节 机器学习概述
第二节 随机森林——以法官“入额”为例
第三节 聚类分析——以法官画像为例
思考题
参考及推荐阅读文献
后记
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