De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Forensische statistiek: over boeven en dominees Marjan Sjerps Nederlands Forensisch Instituut Noordwijkerhout 3 februari 2005.

Verwante presentaties


Presentatie over: "Forensische statistiek: over boeven en dominees Marjan Sjerps Nederlands Forensisch Instituut Noordwijkerhout 3 februari 2005."— Transcript van de presentatie:

1 Forensische statistiek: over boeven en dominees Marjan Sjerps Nederlands Forensisch Instituut Noordwijkerhout 3 februari 2005

2 Technisch bewijs in de belangstelling

3 Bewijs is een kwestie van waarschijnlijkheid DNA: match kans De kans dat een willekeurige persoon hetzelfde DNA profiel heeft is kleiner dan 1 op een miljard

4 Bewijs is een kwestie van waarschijnlijkheid milieu: is de concentratie boven de norm? Statistiek: monstername, hypothese toetsen

5 Bewijs is een kwestie van waarschijnlijkheid Waarschijnlijk maakte deze schoen het spoor

6 Cruciale vragen Wat is “bewijskracht” ? Hoe kun je bewijskracht meten? Hoe kun je de kracht van verschillende bewijsmiddelen vergelijken? Hoe kun je de bewijskracht van een combinatie van bewijsmiddelen meten?

7 Antwoord: BAYES! De regel van Bayes: P[H|E] = P[E|H] P[H] P[E|H] P[H] + P[E|A] P[A] In kansverhouding-vorm: P[H|E] = P[E|H] xP[H] P[A|E] P[E|A] P[A] Posterior odds = LR x prior odds Likelihood Ratio

8 Voorbeeld: wetenschapsquiz som 16 P[H|E] = P[E|H] xP[H] P[A|E] P[E|A] P[A] Prior odds H:A = 1:1 LR = 1/0.5 = 2 Posterior odds H:A = 2:1 H: wit,wit A: rood,wit; E: witte bal getrokken

9 Voorbeeld: inbraak op boot 501 mannen op een boot Inbraak: beveiligingscamera registreert 1 gemaskerde persoon Bloed gevonden op ingeslagen ruit kajuit DNA profiel komt overeen met Jan Match kans 1 op 1000 Wat is de kans dat Jan de inbreker is?

10 Voorbeeld: DNA H: Jan is inbreker A: een andere opvarende is de inbreker E: DNA profiel komt overeen (match kans 1 op 1000) P[H|E] = P[E|H] xP[H] P[A|E] P[E|A] P[A] Prior odds H:A = 1:500 LR = 1/0.001 = 1000 Posterior odds H:A= 1000:500 = 2:1

11 Bayesiaanse model forensisch bewijsmateriaal H: hypothese van het OM A: alternatieve hypothese van de verdediging E: forensisch bewijsmateriaal Posterior odds = prior odds x LR P[H|E] = P[H] x P[E|H] P[A|E] P[A] P[E|A] Kansverhouding na het bewijs Bewijskracht Kansverhouding voor het bewijs

12 LR = P[E|H] gedeeld door P[E|A] De LR meet hoe sterk het bewijs is voor H ten opzichte van A LR >1: aanwijzing voor H (hoe groter LR, hoe sterker de aanwijzing) LR <1: aanwijzing voor A (hoe kleiner LR, hoe sterker de aanwijzing)

13 Bayesiaanse model forensisch bewijsmateriaal H: hypothese van het OM A: alternatieve hypothese van de verdediging E: forensisch bewijsmateriaal Posterior odds = prior odds x LR P[H|E] = P[H] x P[E|H] P[A|E] P[A] P[E|A] Dit wil de rechter weten Dit weet de deskundige Dit moet de rechter bepalen

14 Consequenties De DNA deskundige kan geen uitspraak doen over de kans dat het bloedspoor afkomstig is van de verdachte Hij kan alleen uitspraak doen over de bewijskracht (LR = 1/de match kans). Ook de schoensporendeskundige kan geen uitspraak doen hoe waarschijnlijk het is dat het spoor afkomstig is van de schoen van de verdachte Hij kan alleen een uitspraak doen over de LR Geldt in het algemeen voor alle deskundigen

15 Combinatie onafhankelijk bewijs LR E1 en E2 = P[E1 en E2|C] P[E1 en E2|A] = P[E1|C] xP[E2|E1 en C] P[E1|A] P[E2|E1 en A] =P[E1|C] x P[E2|C] P[E1|A] P[E2|A] = LR E1 xLR E2 E1 en E2 onafhankelijk Mooi hè?

16 Voorbeeld inbraak op boot (vervolgd) Van de dader wordt de lengte vastgesteld op basis van de video beelden: m Jan is 1.84m Naar schatting 5% van de personen op de boot is m Hoe groot wordt nu de kans dat Jan de inbreker is?

17 Voorbeeld inbraak op boot (vervolgd) H: Jan is inbreker A: een andere opvarende is de inbreker E1: DNA profiel komt overeen; LR1=1000 E2: lengte komt overeen; LR2 =20 P[H|E] = P[E|H] xP[H] P[A|E] P[E|A] P[A] Prior odds H:A = 1:500 LR = 1000 x 20 = Posterior odds H:A= :500 = 40:1

18 Voorbeeld:DNA Vaderschapsanalyse Jet krijgt een baby (Keesje) en beweert dat Wim de vader is Wim ontkent 7/79/11 7/11

19 DNA Vaderschapsanalyse H: Wim is vader A: iemand anders is de vader E: Keesje is 7/11 P[E|H]=1/2 P[E|A]=p 11 =0.001% LR= /79/11 7/9 (50%) 7/11 (50%)

20 DNA Vaderschapsanalyse H: Wim is vader A: iemand anders is de vader LR= P[H|E] = P[E|H] xP[H] P[A|E] P[E|A] P[A] Aanname: a priori is P[H] = 50% Prior odds H:A = 1:1 LR = Posterior odds H:A= De kans dat Wim de vader is, is %

21 DNA Vaderschapsanalyse H: Wim is vader A: iemand anders is de vader LR= P[H|E] = P[E|H] xP[H] P[A|E] P[E|A] P[A] Aanname: a priori is P[H] = 0.001% Prior odds H:A = 1: LR = Posterior odds H:A= 0.5 De kans dat Wim de vader is, is 1/3

22 Conclusie Scholieren vinden technisch bewijs vaak interessant Technisch bewijs berust op kans-schattingen Bewijskracht kun je meten met de LR De bewijskracht van een combinatie van onafhankelijke bewijsmiddelen is het product van de LRs. Bayesiaanse model: De deskundige rapporteert de LR, de rechter update hiermee zijn a priori schattingen. Zowel juristen als deskundigen vinden dit schokkend! Talrijke leuke sommetjes te bedenken

23 Literatuur Robertson and Vignaux, Interpreting evidence, Wiley 1995 (leuk boek zonder formules) Aitken and Taroni, Statistics and the evaluation of evidence for forensic scientists, 2nd ed, Wiley 2004 (goed boek met veel formules) Buckleton, Triggs and Walsh, Forensic DNA evidence interpretation, CRC 2004 (DNA-statistiek, veel formules) Broeders, op zoek naar de bron, Kluwer 2003 (Nederlands, voor juristen) Sjerps en Coster van Voorhout (red), Het onzekere bewijs, Kluwer (te verschijnen 2005)

24 DNA ouderschapsanalyse Baby Keesje wordt te vondeling gelegd Jet ontkent de moeder te zijn DNA profiel op bepaalde locus van Jet is 7/11 en van Keesje is 9/11 Allel 11 is heel zeldzaam: p 11 =0.001% Allel 9 komt vaak voor: p 9 =10%

25 DNA ouderschapsanalyse:LR P[Keesje 9/11|Jet moeder]= ½ x p 9 P[Keesje 9/11|onbekende moeder] = 2p 9 p 11 LR = 1/4p 11 = Dit betekent: zeer sterk bewijs dat Jet de moeder is

26 DNA ouderschapsanalyse:exclusiekans Jet kan niet worden uitgesloten als de moeder Kans dat je een willekeurige vrouw niet kunt uitsluiten als de moeder is 1- (1-(p 9 + p 11 ) ) 2  19% Deze methode suggereert ten onrechte dat er heel zwak bewijs is dat Jet de moeder is


Download ppt "Forensische statistiek: over boeven en dominees Marjan Sjerps Nederlands Forensisch Instituut Noordwijkerhout 3 februari 2005."

Verwante presentaties


Ads door Google