法医学中高维复杂化学数据来源推断的两阶段方法
统计方法学
2019-01-14 v3
摘要
法医科学家常因缺乏对其检验结论的定量支持而受到批评。尽管学者主张使用贝叶斯因子来量化法医证据的权重，但对于高维复杂数据，往往无法赋予必要的概率测度以进行基于似然的推断。为解决此问题，我们重新审视两阶段推断框架，并利用核函数的性质，提出一种方法，可通过单次检验从统计上支持对一组痕量与控制客体的来源同一性推断。我们的方法具有通用性，可轻松适配法医学或模式识别中遇到的任何数据类型，且不依赖于所考虑数据的维度或类型。将该方法应用于涂料证据表明，此类证据具有可观的证明价值。最后，我们的方法可轻易推广至其他证据类型，如玻璃、纤维和灰尘。
引用
@article{arxiv.1804.01049,
title = {Two-stage approach for the inference of the source of high-dimension and complex chemical data in forensic science},
author = {Madeline Ausdemore and Cedric Neumann and Christopher Saunders and Douglas Armstrong and Cyril Muehlethaler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.01049},
year = {2019}
}