Книга "Статистический анализ в судебной экспертизе" - это практическое руководство по определению доказательственной ценности физико-химических данных. Следы различных материалов (например, стекла, краски, волокон и нефтепродуктов) регулярно подвергаются физико-химическому анализу экспертами-криминалистами, задача которых заключается в оценке таких данных в контексте доводов обвинения и защиты. Такие исследования возвращают различные виды информации, включая количественные данные. С точки зрения судебной экспертизы, наиболее подходящим способом оценки доказательств является отношение правдоподобия. Эта книга предоставляет современные подходы к определению отношения правдоподобия и описывает подходящее программное обеспечение с документацией и примерами их использования на практике. Авторы исследуют статистическое программное обеспечение и графическую среду R, готовые байесовские сети, использующие Hugin Researcher, а также новый пакет calcuLatoR для вычисления отношения правдоподобия. Книга представляет ценное практическое руководство для судебных экспертов и практикующих, судебных статистиков, аналитических химиков и химикометриков. Ключевые особенности включают описание физико-химического анализа следов судебной экспертизы, подробное описание моделей отношения правдоподобия для определения доказательственной ценности многомерных физико-химических данных, а также описание методов, таких как эмпирические графики перекрестной энтропии, для оценки эффективности методов оценки доказательств на основе отношения правдоподобия. В книге приведены примеры и рекомендации для использования всех этих методов на практике.
Электронная Книга «Statistical Analysis in Forensic Science» написана автором Colin Aitken в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118763179
Описание книги от Colin Aitken
A practical guide for determining the evidential value of physicochemical data Microtraces of various materials (e.g. glass, paint, fibres, and petroleum products) are routinely subjected to physicochemical examination by forensic experts, whose role is to evaluate such physicochemical data in the context of the prosecution and defence propositions. Such examinations return various kinds of information, including quantitative data. From the forensic point of view, the most suitable way to evaluate evidence is the likelihood ratio. This book provides a collection of recent approaches to the determination of likelihood ratios and describes suitable software, with documentation and examples of their use in practice. The statistical computing and graphics software environment R, pre-computed Bayesian networks using Hugin Researcher and a new package, calcuLatoR, for the computation of likelihood ratios are all explored. Statistical Analysis in Forensic Science will provide an invaluable practical guide for forensic experts and practitioners, forensic statisticians, analytical chemists, and chemometricians. Key features include: Description of the physicochemical analysis of forensic trace evidence. Detailed description of likelihood ratio models for determining the evidential value of multivariate physicochemical data. Detailed description of methods, such as empirical cross-entropy plots, for assessing the performance of likelihood ratio-based methods for evidence evaluation. Routines written using the open-source R software, as well as Hugin Researcher and calcuLatoR. Practical examples and recommendations for the use of all these methods in practice.
