Elementos de la estadística y la probabilidad y el uso de ellas en Derecho

By Karyme Narvaez
  • Censos y Recuentos Poblacionales:
    7 BCE

    Censos y Recuentos Poblacionales:

    Uso de datos demográficos para entender la distribución de poblaciones y planificar políticas públicas.
  • Teoría de la Probabilidad:

    Teoría de la Probabilidad:

    Evaluación de la probabilidad de eventos en casos legales.
  • Tablas de Mortalidad:

    Tablas de Mortalidad:

    Cálculo de esperanzas de vida y tasas de mortalidad para políticas de seguros y pensiones.
  • Ley de los Grandes Números:

    Ley de los Grandes Números:

    Entender la estabilidad de las frecuencias relativas en grandes muestras.
  • Teorema de Bayes:

    Teorema de Bayes:

    Actualización de creencias con nueva evidencia en juicios.
  • Método de Mínimos Cuadrados:

    Método de Mínimos Cuadrados:

    Ajuste de modelos para predecir valores en casos de valoración de daños.
  • Pruebas de Hipótesis:

    Pruebas de Hipótesis:

    Determinación de la significancia de diferencias en datos legales.
  • Análisis Factorial:

    Análisis Factorial:

    Identificación de factores subyacentes en datos legales.
  • Procesos de Markov:

    Procesos de Markov:

    Modelado de la progresión de casos en el sistema judicial.
  • Prueba t de Student:

    Prueba t de Student:

    Comparación de medias de dos grupos pequeños en litigios.
  • Análisis de Varianza (ANOVA):

    Análisis de Varianza (ANOVA):

    Comparación de múltiples grupos en casos de discriminación laboral (1920s-1930s).
  • Diseño Experimental:

    Diseño Experimental:

    Planificación de estudios para probar la efectividad de políticas legales (1920s-1930s).
  • Inferencia Estadística:

    Inferencia Estadística:

    Generalización de resultados de muestras a poblaciones en litigios.
  • Muestreo Aleatorio:

    Muestreo Aleatorio:

    Selección de muestras representativas para encuestas de opinión pública relevantes a leyes.
  • Análisis de Componentes Principales:

    Análisis de Componentes Principales:

    Reducción de la dimensionalidad de datos complejos en litigios.
  • Análisis Discriminante:

    Análisis Discriminante:

    Clasificación de casos según su riesgo o probabilidad de éxito.
  • Intervalos de Confianza:

    Intervalos de Confianza:

    Estimación de rangos plausibles para parámetros legales.
  • Simulación Monte Carlo:

    Simulación Monte Carlo:

    Modelado de escenarios legales inciertos para evaluar riesgos.
  • Teoría de Juegos:

    Teoría de Juegos:

    Modelado de negociaciones y estrategias en litigios complejos.
  • Análisis de Series de Tiempo:

    Análisis de Series de Tiempo:

    Identificación de tendencias en datos criminales.
  • Análisis de Supervivencia:

    Análisis de Supervivencia:

    Modelado del tiempo hasta eventos legales, como la resolución de casos.
  • Análisis de Datos Textuales:

    Análisis de Datos Textuales:

    Extracción de información de documentos legales.
  • Teoría de la Decisión:

    Teoría de la Decisión:

    Toma de decisiones óptimas en situaciones legales inciertas.
  • Análisis de Costo-Beneficio:

    Análisis de Costo-Beneficio:

    Evaluación de la eficiencia de políticas legales.
  • Análisis Multivariado:

    Análisis Multivariado:

    Estudio de la relación entre múltiples variables en decisiones judiciales.
  • Análisis de Conglomerados (Cluster Analysis):

    Análisis de Conglomerados (Cluster Analysis):

    Identificación de patrones en datos delictivos.
  • Modelos Lineales Generalizados:

    Modelos Lineales Generalizados:

    Modelado de relaciones no lineales en datos legales.
  • Minería de Datos:

    Minería de Datos:

    Descubrimiento de información en grandes bases de datos legales.
  • Redes Bayesianas:

    Redes Bayesianas:

    Modelado de relaciones probabilísticas en evidencia legal.
  • Análisis de Redes:

    Análisis de Redes:

    Estudio de relaciones entre individuos en casos de crimen organizado.
  • Aprendizaje Automático:

    Aprendizaje Automático:

    Predicción de resultados legales basados en datos históricos.
  • Análisis de Sentimiento:

    Análisis de Sentimiento:

    Medición de la opinión pública sobre leyes y casos legales.