基于分数的似然比用于评估法庭模式证据
应用统计
2020-05-25 v2
摘要
2016年，欧洲法庭科学研究所网络（ENFSI）发布了科学证据评估、解释与报告指南。指南中，ENFSI认可使用似然比（LR）作为表征多数类型证据证明价值的方法。尽管在若干法庭学科中计算LR值是可行的，但对于指纹、枪弹及其他工具痕迹等模式证据，由于标准统计方法不适用，计算LR尤为困难。近期研究表明，机器学习算法可将潜在的大量特征汇总为单一分数，进而用于量化模式样本间的相似性。由此可计算基于分数的似然比（SLR）并获得证据值的近似，但研究显示SLR不仅在量级上、而且在方向上都可能明显不同于LR。我们提供理论与实证论据，表明在合理假设下，SLR可成为法庭评估的实用工具。
引用
@article{arxiv.2002.09470,
title = {Score-based likelihood ratios to evaluate forensic pattern evidence},
author = {Nathaniel Garton and Danica Ommen and Jarad Niemi and Alicia Carriquiry},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.09470},
year = {2020}
}