稀有类型匹配下似然比评估的贝叶斯方法：严谨推导与局限
应用统计
2016-04-14 v9
摘要
似然比 (LR) 被广泛用于评估关于两个假设的法庭科学数据的相对权重，而其评估中贝叶斯方法在法庭科学领域十分普遍。然而，大多数文献中给出的 LR 贝叶斯“配方”在于将所涉及的冗余参数的贝叶斯估计代入频率主义定义的 LR 中：因而频率主义与贝叶斯方法被混合，产生了由混合推理得到的解决方案。本文给出了用于“稀有类型匹配问题”的恰当贝叶斯方法推导以评估 LR，该问题指专家希望评估嫌疑人的特征剖面与犯罪现场痕迹的特征剖面之间的匹配，且该剖面在参考数据库中从未被观测到。文中讨论并比较了使用两种最流行的贝叶斯模型（beta-binomial 与 Dirichlet-multinomial）的贝叶斯 LR 评估及其对应的插件版本。
引用
@article{arxiv.1502.02406,
title = {Bayesian approach to LR assessment in case of rare type match: careful derivation and limits},
author = {Giulia Cereda},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.02406},
year = {2016}
}