La jurisprudencia es la aplicación de métodos cuantitativos y, a menudo, sobre todo probabilidad y estadística , al derecho . [1] En los Estados Unidos, la revista Jurimetrics es publicada por la American Bar Association y la Arizona State University . [2] El Journal of Empirical Legal Studies es otra publicación que enfatiza el análisis estadístico del derecho.
El término fue acuñado en 1949 por Lee Loevinger en su artículo "Jurimetrics: The Next Step Forward". [1] [3] Mostrando la influencia de Oliver Wendell Holmes, Jr. , Loevinger citó [4] la célebre frase de Holmes que:
"Para el estudio racional de la ley, el hombre de la letra negra puede ser el hombre del presente, pero el hombre del futuro es el hombre de la estadística y el maestro de la economía ". [5]
El primer trabajo sobre este tema se atribuye a Nicolaus I Bernoulli en su tesis doctoral De Usu Artis Conjectandi in Jure , escrita en 1709.
Métodos comunes
Aplicaciones
- Detección de fraude contable [6] [7] ( ley de Benford )
- Desregulación de las aerolíneas [8]
- Análisis de paradas policiales [9] ( regresión binomial negativa )
- Prohibir la legislación Box y su consiguiente impacto en las solicitudes de empleo [10]
- Mandatos de etiquetado de calorías y consumo de alimentos [11]
- Compensación de riesgo
- Impugnación de los resultados electorales [12] ( distribución hipergeométrica )
- Teorema del jurado de Condorcet
- Análisis de costes y beneficios de las normas de la cartera de energías renovables para la reducción de los gases de efecto invernadero [13]
- Efecto de la escolarización obligatoria en los ingresos futuros [14]
- Efecto del tamaño del consejo de administración en el desempeño de la empresa [15] [16]
- Efecto de los límites de daños en las reclamaciones por negligencia médica [17]
- Efecto de una norma fiduciaria sobre el asesoramiento financiero [18] [19]
- Tasa de condenas falsas de los reclusos condenados a muerte [20]
- Prueba legal [21] [22] [23] ( red bayesiana )
- Impacto de las investigaciones de "patrones o prácticas" en la delincuencia [24]
- Informática jurídica
- Mesas Ogden
- Suspensión óptima de los ensayos clínicos [25] [26] [27] [28]
- Desafíos perentorios en la selección del jurado [29]
- Predictores de personalidad del comportamiento antisocial [30]
- Vigilancia predictiva [31]
- Predictores de reincidencia delictiva [32]
- Prevalencia de parto por cesárea y riesgo de reclamaciones por negligencia [33]
- La falacia del fiscal ( People v.Collins )
- Problema de clase de referencia
Cuotas de género en los directorios corporativos
En 2018, la legislatura de California aprobó el Proyecto de Ley del Senado 826, que requiere que todas las corporaciones públicas con sede en el estado tengan un número mínimo de mujeres en su junta directiva . [34] [35] Las juntas con cinco o menos miembros deben tener al menos dos mujeres, mientras que las juntas con seis o más miembros deben tener al menos tres mujeres.
Usando la distribución binomial , podemos calcular cuál es la probabilidad de violar la regla establecida en el Proyecto de Ley del Senado 826 por el número de miembros de la junta. La función de masa de probabilidad para la distribución binomial es:
Dependiendo del número de miembros de la junta, estamos intentando calcular la función de distribución acumulativa :
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0,50 | 0,31 | 0,19 | 0,34 | 0,23 | 0,14 | 0,09 | 0,05 | 0,03 | 0,02 |
Como señala Ilya Somin , [34] un porcentaje significativo de empresas, sin ningún historial de discriminación sexual , podrían estar violando la ley.
En industrias más dominadas por hombres, como la tecnología , podría haber un desequilibrio aún mayor. Suponga que en lugar de la paridad en general, la probabilidad de que una persona calificada para el servicio de la junta sea una mujer es del 40%; es probable que sea una estimación alta, dado el predominio de los hombres en la industria de la tecnología. Entonces, la probabilidad de violar el Proyecto de Ley del Senado 826 por casualidad se puede volver a calcular como:
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0,65 | 0,48 | 0,34 | 0,54 | 0,42 | 0,32 | 0,23 | 0,17 | 0,12 | 0,08 |
Análisis bayesiano de evidencia
El teorema de Bayes establece que, para eventos y , la probabilidad condicional de ocurriendo, dado que ha ocurrido, es:
Índice de probabilidad | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Probabilidades anteriores | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 50 |
0,01 | 0,01 | 0,02 | 0,03 | 0,04 | 0,05 | 0,09 | 0,13 | 0,17 | 0,20 | 0,33 |
0,02 | 0,02 | 0,04 | 0,06 | 0,07 | 0,09 | 0,17 | 0,23 | 0,29 | 0,33 | 0,50 |
0,03 | 0,03 | 0,06 | 0,08 | 0,11 | 0,13 | 0,23 | 0,31 | 0,38 | 0,43 | 0,60 |
0,04 | 0,04 | 0,07 | 0,11 | 0,14 | 0,17 | 0,29 | 0,38 | 0,44 | 0,50 | 0,67 |
0,05 | 0,05 | 0,09 | 0,13 | 0,17 | 0,20 | 0,33 | 0,43 | 0,50 | 0,56 | 0,71 |
0,10 | 0,09 | 0,17 | 0,23 | 0,29 | 0,33 | 0,50 | 0,60 | 0,67 | 0,71 | 0,83 |
0,15 | 0,13 | 0,23 | 0,31 | 0,38 | 0,43 | 0,60 | 0,69 | 0,75 | 0,79 | 0,88 |
0,20 | 0,17 | 0,29 | 0,38 | 0,44 | 0,50 | 0,67 | 0,75 | 0,80 | 0,83 | 0,91 |
0,25 | 0,20 | 0,33 | 0,43 | 0,50 | 0,56 | 0,71 | 0,79 | 0,83 | 0,86 | 0,93 |
0,30 | 0,23 | 0,38 | 0,47 | 0,55 | 0,60 | 0,75 | 0,82 | 0,86 | 0,88 | 0,94 |
Si tomamos ser un comportamiento criminal y una denuncia o acusación penal, el teorema de Bayes nos permite determinar la probabilidad condicional de que se cometa un delito. Se pueden realizar análisis de evidencia más sofisticados con el uso de redes bayesianas .
Detección de usuarios de drogas, tiradores masivos y terroristas
En los últimos años, ha habido un creciente interés en el uso de las pruebas de detección para identificar a los usuarios de drogas en el bienestar , los posibles tiradores de masas , [36] y los terroristas . [37] La eficacia de las pruebas de detección se puede analizar utilizando el teorema de Bayes.
Supongamos que existe algún procedimiento de selección binario para una acción. que identifica a una persona como positiva o negativo para la acción. El teorema de Bayes nos dice que la probabilidad condicional de emprender una acción, dado un resultado positivo de la prueba, es:
- La sensibilidad es igual al poder estadístico , dónde es la tasa de error de tipo II
- La especificidad es igual a , dónde es la tasa de error de tipo I
Por lo tanto, la forma del teorema de Bayes que nos es pertinente es:
- Examinamos a los beneficiarios de la asistencia social por consumo de cocaína. La tasa base en la población es aproximadamente del 1,5%, [38] asumiendo que no hay diferencias en el uso entre los beneficiarios de la asistencia social y la población en general.
- Examinamos a los hombres por la posibilidad de cometer tiroteos masivos o ataques terroristas. Se supone que la tasa base es del 0,01%.
Con estas tasas base y los valores hipotéticos de sensibilidad y especificidad, podemos calcular la probabilidad posterior de que un resultado positivo indique que el individuo realmente participará en cada una de las acciones:
El consumo de drogas | Tiroteo masivo |
---|---|
0,6012 | 0,0098 |
Incluso con una sensibilidad y especificidad muy altas, las pruebas de detección solo arrojan probabilidades posteriores del 60,1% y 0,98% respectivamente para cada acción. En circunstancias más realistas, es probable que el cribado resulte incluso menos útil que en estas condiciones hipotéticas. El problema con cualquier procedimiento de detección de eventos raros es que es muy probable que sea demasiado impreciso, lo que identificará a demasiadas personas en riesgo de participar en alguna acción no deseada.
Jurimetría y derecho y economía
La diferencia entre la jurimetría y el derecho y la economía es que la jurimetría investiga cuestiones jurídicas desde un punto de vista probabilístico / estadístico, mientras que el derecho y la economía abordan cuestiones jurídicas mediante el análisis microeconómico estándar . Es posible realizar una síntesis de estos campos mediante el uso de la econometría (estadísticas para el análisis económico) y otros métodos cuantitativos para responder a cuestiones legales relevantes. A modo de ejemplo, el académico de la Universidad de Columbia, Edgardo Buscaglia, publicó varios artículos revisados por pares utilizando un enfoque conjunto de la jurisprudencia y el derecho y la economía . [39] [40]
Ver también
- Inferencia bayesiana
- Criminología computacional
- Impacto desigual # Crítica estadística de impacto desigual
- Estadísticas forenses
- Derecho y economía
- Métodos cuantitativos en criminología.
- Reglas de prueba para testimonio pericial
- Estándar Daubert
- Estándar Frye
- La paradoja de Simpson # el sesgo de género de UC Berkeley
- Análisis de supervivencia
Referencias
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Otras lecturas
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enlaces externos
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- Stern y Kadane (2014). Compensación por la pérdida de una oportunidad. Departamento de Estadística, Universidad Carnegie Mellon.
- Jurimetrics, la revista de derecho, ciencia y tecnología
- Revista de estudios jurídicos empíricos