De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

Regel van Bayes Forensische statistiek. Schuldig of niet Schuldig: hypothese Hp aanklager Niet schuldig: hypothese Hd verdediging Veroordeling als H p.

Verwante presentaties


Presentatie over: "Regel van Bayes Forensische statistiek. Schuldig of niet Schuldig: hypothese Hp aanklager Niet schuldig: hypothese Hd verdediging Veroordeling als H p."— Transcript van de presentatie:

1 Regel van Bayes Forensische statistiek

2 Schuldig of niet Schuldig: hypothese Hp aanklager Niet schuldig: hypothese Hd verdediging Veroordeling als H p >> H d Vrijspraak als H p niet overtuigend genoeg is tov H d

3 Moordzaak Stel 1001 personen (boot) 1 dode gevonden gedeeltelijk DNA-spoor op het moordwapen gedeeltelijk DNA-spoor komt overeen met jouw DNA Matchkans DNA: 1000 : 1 (jij : ander)

4 A priori kans = kans vooraf Pkans H p = aanklager heeft gelijk H d = verdediger heeft gelijk

5 Likelihood ratio - 1 P (E/H p ) =Kans dat dit bewijs wordt gevonden als jij schuldig bent. P (E/H d ) = Kans dat dit bewijs wordt gevonden als jij onschuldig bent. P: kans E: bewijs H p : aanklager heeft gelijk (jij bent schuldig) H d : verdediging heeft gelijk (jij bent onschuldig)

6 Likelihood ratio - 2 P (E/H p ) = 1 (want spoor past bij moordenaar) P (E/H d ) = 1/1000 (want dat was de matchkans van het DNA) Likelihood ratio: P (E/H p ) = __1__ = 1000 P (E/H d )1/1000

7 a posteriori kansverhouding A posteriori kans = a priori kans x likelihood Dus achteraf is de kans dat jij hebt hebt gedaan het product van je kans vooraf x de waarschijnlijkheid.


Download ppt "Regel van Bayes Forensische statistiek. Schuldig of niet Schuldig: hypothese Hp aanklager Niet schuldig: hypothese Hd verdediging Veroordeling als H p."

Verwante presentaties


Ads door Google