广义信 fiducial 因子：法庭溯源问题中贝叶斯因子的替代方案
统计方法学
2020-12-14 v1
摘要
法庭溯源问题的一种表述是确定痕量证据的来源，例如犯罪现场嫌疑犯身上发现的玻璃碎片。当前科学界的做法是计算贝叶斯因子（BF），在两种相互竞争的命题（未知来源证据是否源自某一特定来源）下比较痕量证据测量的边际分布。这种方法显而易见的缺陷在于，可以针对统计模型特征/参数（用于痕量证据测量）设定先验分布以偏袒辩护方或控诉方；而由于痕量证据测量次数通常极少，先验的选择/设定对 BF 取值有强烈影响，使问题更加复杂。为弥补先验设定与选择的问题，我们在广义 fiducial 推断（GFI）框架下提出了一种 BF 的替代方案，称之为广义 fiducial 因子（GFF）。此外，我们在合成数据及荷兰法医研究所（NFI）真实案件数据上实证展示了 BF 与经典/频率学派似然比（LR）方法的不足。
引用
@article{arxiv.2012.05936,
title = {Generalized fiducial factor: an alternative to the Bayes factor for forensic identification of source problems},
author = {Jonathan P Williams and Danica M Ommen and Jan Hannig},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05936},
year = {2020}
}