出版社内容情報
犯人像の絞り込みを行うプロファイラーが、多次元尺度法、決定木、ナイーブベイズ、生存時間分析など、現場で活きる統計学を解説
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 ナイーブベイズ法に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
Quiz
第5章 量刑判断の影響要因をさぐる――数量化?T類・?U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?T類による懲役年数の説明
5.5 数量化?U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自己相関
7.5 犯罪発生分布のカーネル密度推定
7.6 まとめ
Quiz
付 録
各章のQuizの解答
索引
【著者紹介】
警察庁科学警察研究所主任研究官
目次
第１章 事件をリンクする―多次元尺度法
第２章 犯人像を予測する―決定木分析
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
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
第５章 量刑判断の影響要因をさぐる―数量化１類・２類
第６章 再犯リスク要因を特定する―生存時間分析
第７章 犯罪を予防する―地理空間分析
著者等紹介
松田いづみ［マツダイズミ］
１９７９年生まれ。東京大学大学院総合文化研究科博士課程修了。現在、科学警察研究所主任研究官、博士（学術）。専門、犯罪心理学、心理生理学、心理統計学
荘島宏二郎［ショウジマコウジロウ］
１９７６年生まれ。早稲田大学大学院文学研究科博士課程単位取得退学。現在、大学入試センター研究開発部准教授、博士（工学）。専門、心理統計学、多変量解析、教育工学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
