Oldingi ehtimolliklar - ularning ma'nosi va ahamiyati

Dalillarni baholash bo'yicha ko'p munozaralarda "oldingi koeffitsientlar ", aka , oldingi ehtimolliklar yoki oddiy ustunliklar va "posterior odds" tushunchalari paydo bo'ladi. Ikkala atamaning ahamiyati va ma'nosi dalillarni baholashga "Bayes yondashuvi" yoki mantiqiy yondashuv nuqtai nazaridan qaralganda aniq bo'ladi. Bu yondashuv boshqa joylarda uzoq muhokama qilingan va yangi ma'lumotlarga asoslangan voqealarga bo'lgan ishonchini yangilash bilan bog'liq. Muhim jihat shundaki, ikkita raqobatlashuvchi imkoniyat yoki hodisaning "oldingi bahosi" sifatida qamrab olingan mavjud e'tiqod, "ehtimollik nisbati" 1da (siz ko'rmagan boshqa atama) yangi ma'lumotlar asosida yangilanadi. ), xuddi shu raqobatlashuvchi imkoniyatlar haqida "orqa qarama -qarshilik" sifatida kiritilgan yangi e'tiqodni yaratish.

Ammo "oldingi koeffitsientlar" va "posterior odds" atamalari nimani anglatadi va ular sud ekspertizasining ishiga qanday aloqasi bor?



Oddiy qilib aytganda, $ E_ $ va $ E_ $ har qanday raqobatlashuvchi hodisalarning ehtimolini quyidagicha yozish mumkin:

$$ odds = \ dfrac )>)>$$

bu erda $ p (E_) ) $ hodisa ehtimolini bildiradi $ E_ $. 2 -koeffitsient 0 dan +cheksizgacha bo'lgan bitta skalyar qiymatdan iborat, chunki bu har ikkisi ham 0 dan 1 gacha bo'lgan ikkita ehtimollik nisbati. Masalan, koeffitsiyentlar 2 dan 1 gacha (yoki 2: 1), bu $ p (E_ ) $ ikki barobar $ p (E_ ) $ degan ma'noni anglatadi. Shu bilan bir qatorda, 1000 (yoki 1000 dan 1 gacha; yoki 1000: 1) koeffitsientlar $ E_ $ $ E_ $ ga qaraganda 1000 barobar ko'proq haqiqat ekanligini bildiradi.

Qaror qabul qilish jarayonining istalgan nuqtasida, qaror qabul qiluvchining ruhiy holatini, bu kabi imkoniyatlar bilan tasvirlash mumkin. E'tibor bering, qaror qabul qiluvchining o'z e'tiqodini haqiqatan ham shunday ifoda eta oladimi yoki yo'qmi, bu masalaga aloqasi yo'q, chunki bu shakl hali ham bu e'tiqodni tasvirlash uchun ishlatilishi mumkin. Asosan, har qanday vaqtda qaror qabul qiluvchida ikkita voqea haqida ishonch muvozanati bo'ladi; Bu ikkalasiga ham teng bo'lishi mumkin, yoki o'sha paytda ular bergan yoki bilgan har qanday ma'lumotga asoslanib, u yoki bu hodisani "yoqtirishi" mumkin.

Agar kimdir bu formulani o'ylab topsa, bu bahslar ikkita raqobatlashayotgan voqealar haqidagi taxminiy ishonchni aks ettirishini tushunish oson. Amaliy jihatdan, ehtimollik har ikkala haqiqatning (yoki sodir bo'lishning) nisbiy ehtimolligiga qarab, bu ikki hodisadan birini afzal ko'radi. "Oldingi" va "orqa" atamalari, ilgari taklif qilinganidek, "oldin" va "keyin" degan ma'noni anglatadi. Ularning orasiga keladigan narsa - vaqtincha aytganda - bu voqealar haqidagi ba'zi yangi ma'lumotlar.

Bu yangi ma'lumot biroz boshqacha shaklga ega bo'ladi. Bu turdagi ma'lumot uchun deyarli har doim bir nechta "tushuntirishlar" mavjud. Umuman olganda, hech qachon ma'lumotni ishlab chiqarishga kafolatlangan yagona sabab yoki manba yo'q. Aksincha, bu ma'lumotlar, dalillar, har qanday mumkin bo'lgan ssenariylar bo'yicha bo'lishi mumkin - sudda bahslashayotganlar manfaatdor.

Agar oldingi imkoniyatlar trierning ongiga (vaqtinchalik) ishonch holatini aks ettirsa, tekshiruvchi bu ma'lumotni o'z bahosida qanday ishlatishi mumkin? Javob oddiy, ular qila olmaydi.

Bu men va boshqa ko'plab sud -tibbiyot ishlarining asosiy maqsadi raqobatchilarning har biri uchun dalillar bilan ta'minlanganligi ehtimoli ($ LR $) ni aniqlashga qaratilishi kerak deb o'ylashimning asosiy sabablaridan biridir. takliflar. $ LR $ odatda Bayes teoremasi bilan tavsiflanadi - bu yangi e'tiqodni shakllantirish uchun oldingi e'tiqodni yangilash uchun ishlatiladigan tenglamaning bir qismi. 3 Matematik belgilar yordamida "komponentlar" deb belgilangan tenglamaning to'liq odds shakli quyidagicha ko'rinadi:

$$ \ underbrace | E, \ textit )> | E, \ textit ) >>_ , \ textit )> , \ textit ) >>_ >\ cdot \ underbrace | \ textit )> | \ textit ) >>_ >$$

Ushbu formulada biz oldingi koeffitsientlar, $ LR $ (dalillarga bo'lgan ishonch) va orqa koeffitsientlar o'rtasidagi munosabatni ko'rishimiz mumkin. Biroq, Bayes teoremasi ishlatilganmi yoki haqiqiy dunyoda boshqa yondashuv qabul qilinganmi, muhim emas. Biroq, har qanday yondashuv qandaydir xususiyatlarga ega bo'lishi muhim (boshqa joyda batafsilroq muhokama qilinadi).

Formulada, ehtimolning yana bir jihati ochib berilgan. Formuladagi har ikki koeffitsient (va $ LR $ ham) shartli ehtimollarga asoslangan. Oldingi baholar, $ p (H_ | \ textit ) / p (H_ | \ textit ) $, tegishli ramka ma'lumotlari bilan shartlangan, $ \ textit $. $ LR $, $ p (E | H_ , \ textit ) / p (E | H_ , \ textit ) $, qiziqish takliflari bilan shartlangan, $ H_ $ va $ H_ $ va shu ramka ma'lumotlari. Va $ p (H_ | E, \ textit ) /p (H_ | E, \ textit ) $ niortda qoldiradigan imkoniyatlar , dalillar bilan shartlangan, $ \ textit $ va ramka ma'lumotlari.

Shuni ham ta'kidlash kerakki, sud -tibbiyot nuqtai nazaridan, biz odatda haqiqiy imkoniyatlar bilan ishlamaymiz. Turli sabablar bor, lekin asosiysi shundaki, voqealar to'plami to'liq (to'liq) yoki to'liq bo'lishi shart emas.

Teoremaning to'liq qo'llanilishiga ruxsat berish uchun avvalgilarini taxmin qilish mumkinmi? Nazariy jihatdan, ha. Ba'zilar buni LR $ ularning e'tiqodiga qanday ta'sir qilishini tushunishga yordam berishi mumkin degan fikr bilan da'vat qilishdi (har xil narsalarni aytib berish va $ LR $ ning har biriga qanday ta'sir qilishini tushuntirish orqali). 5 Bu yondashuvni amalga oshirish mumkin, lekin men diqqat bilan bajarilmasa, bu juda adashtirishi mumkin deb o'ylayman.

Ayrim holatlarda, imtihonchi o'z fikrini qonuniy tarzda bildirish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan bilim yoki ma'lumotga ega bo'lishi mumkin. Masalan, ular ma'lum bir geografik mintaqada printerning ma'lum bir turi bilan uchrashish chastotasi haqida ma'lumotga ega bo'lishi mumkin. Bu turdagi bazaviy ma'lumot to'g'ri ma'lumotga yordam berishi mumkin, lekin menimcha, boshqa dalillardan qat'i nazar, uni qandaydir tarzda taqdim etish yaxshiroq bo'lar edi.

Shuningdek, imtihon beruvchilar "teng imkoniyatlar" kontseptsiyasini adolatli va xolis boshlang'ich nuqtasini yaratadi degan fikrga asoslanib qo'llashlari mumkinligi taklif qilingan. Bunday yondashuvda har bir ehtimollik uchun bir xil og'irlik belgilanadi. 6 Bu yomon fikr. Taroni va Biedermann batafsil tushuntirganidek, bu yondashuv adolatli ham, xolis ham emas. 7 Bu masala juda murakkab, lekin bitta muammo, masalan, mumkin bo'lgan jinoyatchilarning ahvoli faqat ikki kishidan iborat bo'lib, ulardan biri shubhali. Bunday e'tiqod umuman mantiqsiz va adolatsizdir, agar bu da'voni qo'llab -quvvatlaydigan hech narsa bo'lmasa.

Oxir -oqibat, har qanday sud -tibbiyot ishi, raqobatbardosh ikkita taklifning har biri uchun dalillar bilan ta'minlanganlik ehtimoli ($ LR $) ni aniqlashga qaratilishi kerak. Ya'ni, ko'rib chiqilishi va boshqa dalillarga qo'shilishi uchun sudga taqdim etilishi kerak bo'lgan dalillarning og'irligi. Buni qanday etkazish kerakligi - bu keyingi muhokama uchun masala. 8

Buni baham ko'ring:

  1. Yoki, odatda, sud-tibbiyot kontekstida, ehtimollik nisbati emas, balki bir xil maqsadga xizmat qiladigan raqamli bo'lmagan qurilish.
  2. Quyida muhokama qilinganidek, bizning ilovaga qiziqishning haqiqiy ehtimollari bundan biroz murakkabroq. Ammo kontseptsiya avvalgidek qoladi.
  3. Shuni ta'kidlash kerakki, $ LR $ faqat Bayes teoremasining bir tomoni emas. Bu mustaqil kontseptsiya va Bayes teoremasini $ LR $ ni tushunish yoki ishlatish uchun chaqirishga hech qanday asos yo'q. Shu bilan birga, sud -tibbiyot adabiyotlarining aksariyatida shu kungacha shunday qilingan. Ushbu mavzuni batafsil muhokama qilish uchun DH Kayga qarang. Likelivizm, bayesizm va bir juft poyabzal. Yurimetrik, 2012 yil kuz.
  4. Bunga qo'shimcha ravishda, qurilish shu tarzda ishlashi uchun rasmiy $ LR $ bo'lishi shart emas. Bu funktsional jihatdan $ LR $ ga teng keladigan ba'zi bir ifodalar bo'lishi mumkin (masalan, Bayes Factor yoki shunga o'xshash narsa). Asosiysi, u ma'lum bir maqsadga xizmat qiladi va o'ziga xos tarzda ifodalanadi.
  5. Qarang, masalan, R. Meester va M. Sjerps. Nima uchun DNK dalillari haqida xabar berishda, ehtimollik nisbati oldingi bahslarning ta'siri bilan birga bo'lishi kerak. Huquq, ehtimollik va xavf (2004) 3, 51-62. Ularning munozarasi DNK dalillariga bag'ishlangan edi, lekin ularning aksariyati har qanday dalillarga tegishli bo'lishi mumkin.
  6. Qarang: Köler va boshqalar. Qo'l yozuvi bo'yicha ekspertlar fikridagi ehtimollik xulosalari. Ekspertlar fikridagi ehtimollik bayonotlarini asoslash va standartlashtirish.(Myunxen, 2004) - Internetda mavjud (bu versiya nemis va ingliz tillarida).
  7. F. Taroni va A. Biedermann. Ilmiy dalillarni baholash uchun oldingi ehtimollarning etishmasligi. 4 qonun, prob. & Xavf 89 (2005)
  8. Bu boradagi ko'rsatmalarni ENFSI sud ekspertizasida baholash hisoboti bo'yicha qo'llanmasiga qarang, v 3.0 (2015). Http://enfsi.eu/wp-content/uploads/2016/09/m1_guideline.pdf saytida mavjud.

Javob qoldiring Javobni bekor qiling

Bu sayt spamni kamaytirish uchun Akismet -dan foydalanadi. Fikr ma'lumotlari qanday ishlashini bilib oling.

Bu saytni qidiring

Mualliflik huquqi haqida bildirishnoma

© Paragon FDE Services, 2015-2021.

Muallif va/yoki sayt egasining ochiq va yozma ruxsatisiz ushbu materialdan ruxsatsiz foydalanish va/yoki takrorlash qat'iyan man etiladi. Muallifga ma'lumotlarning asl mazmuni va maqsadini o'zgartirmasdan, to'g'ri va aniq yo'naltirilgan holda, to'liq va aniq kredit berilgan taqdirda, parchalar va havolalardan foydalanish mumkin.

Ba'zi so'nggi blog xabarlari

  • Kitob e'lon: XXI asrda sud hujjatlari ekspertizasi
  • Kitob e'lon: Imzolar sud ekspertizasi
  • ASQDE 2020 onlayn konferentsiyasi
  • Qo'l yozuvi bo'yicha sud ekspertizasida inson omillari
  • Piedmont markaziy kollejida hujjatlarni so'roq qilish

Arxivlar

Qisqa ogohlantirish

Bu erda bildirilgan fikr va g'oyalar, agar boshqacha ko'rsatilmagan bo'lsa, muallif (lar) ning fikridir. Bu saytdagi va veb -jurnaldagi ma'lumotlar hech qanday kafolatlarsiz "OLDIDA" ko'rsatiladi va hech qanday huquq bermaydi.