Bayesian Networks Probabilisti
Autor Franco Taroni, Alex Biedermann, Silvia Bozza, Paolo Garbolino, Colin Aitkenen Limba Engleză Hardback – 22 sep 2014
Ne-a atras atenția acest manual de referință, Bayesian Networks Probabilisti, aflat la a doua ediție, care reușește să traducă complexitatea matematică a rețelelor bayesiene într-un instrument de lucru esențial pentru sistemul judiciar. Într-o eră în care volumul de date furnizat de tehnologia criminalistică este în continuă creștere, autorii propun o metodologie riguroasă pentru structurarea problemelor și organizarea datelor bazată pe principiile raționamentului științific. Structura volumului este una progresivă: începe cu baze teoretice accesibile despre probabilități și evoluează către modele complexe de decizie, facilitând astfel construcția unor argumente coerente și defensibile în fața instanței. Subliniem faptul că, spre deosebire de abordările pur teoretice, această lucrare pune un accent deosebit pe implementarea practică, oferind referințe către software-uri specializate care pot fi utilizate pentru analiza cazurilor reale. Stilul este unul lucid, adaptat profesioniștilor care nu dețin neapărat un fundal matematic avansat, dar care au nevoie de o metodă de evaluare a probelor care să reziste rigorilor juridice. Cartea reprezintă o alternativă la Statistics and the Evaluation of Evidence for Forensic Scientists 3e pentru cursurile de statistică judiciară, având avantajul integrării specifice a rețelelor bayesiene orientate pe obiecte și a diagramelor de influență. În contextul altor lucrări ale autorilor, precum cele semnate de Franco Taroni sau Colin Aitken, acest titlu rafinează aplicabilitatea Bayes factor, oferind un cadru mai larg pentru analiza decizională. Este o resursă care completează viziunea din Bayes Factors for Forensic Decision Analyses with R, oferind un suport metodologic mai extins pentru cei implicați în administrarea justiției.
Preț: 634.49 lei
Preț vechi: 689.65 lei
-8%
Carte tipărită la comandă
Livrare economică 20 iunie-04 iulie
Specificații
ISBN-10: 0470979739
Pagini: 480
Dimensiuni: 172 x 251 x 30 mm
Greutate: 0.86 kg
Ediția:2nd edition
Editura: Wiley
Locul publicării:Chichester, United Kingdom
Public țintă
Primary MarketThose involved in the administration of justice, e.g. lawyers, criminologists, social scientists. Scientists of all disciplines, interested in the analysis of data.
Secondary Market
Graduate students of forensic science and applied statistics. Forensic scientists and applied statisticians working in evidence evaluation.
De ce să citești această carte
Recomandăm această lucrare oricărui expert criminalist sau avocat care dorește să înțeleagă fundamentele științifice ale interpretării probelor. Cititorul câștigă o metodă logică de a evalua incertitudinea, transformând datele brute în argumente juridice solide. Este un instrument indispensabil pentru decizii bazate pe dovezi, oferind claritate într-un domeniu unde complexitatea informației poate duce adesea la erori de interpretare.
Despre autor
Echipa de autori reunește unii dintre cei mai respectați specialiști în domeniu. Franco Taroni și Alex Biedermann activează în cadrul Universității din Lausanne, un centru de excelență în științe criminalistice, Biedermann având și experiență în cadrul Biroului Federal de Poliție din Elveția. Colin Aitken, de la Universitatea din Edinburgh, este o autoritate recunoscută în aplicarea statisticii în drept, în timp ce Paolo Garbolino și Silvia Bozza aduc expertiză în logica științifică și metode de calcul bayesian, formând un colectiv interdisciplinar de elită.
Descriere scurtă
Dr. Ian Evett, Principal Forensic Services Ltd, London, UK
Continuing developments in science and technology mean that the amounts of information forensic scientists are able to provide for criminal investigations is ever increasing.
The commensurate increase in complexity creates difficulties for scientists and lawyers with regard to evaluation and interpretation, notably with respect to issues of inference and decision.
Probability theory, implemented through graphical methods, and specifically Bayesian networks, provides powerful methods to deal with this complexity. Extensions of these methods to elements
of decision theory provide further support and assistance to the judicial system.
Bayesian Networks for Probabilistic Inference and Decision Analysis in Forensic Science provides a unique and comprehensive introduction to the use of Bayesian decision networks for the evaluation and interpretation of scientific findings in forensic science, and for the support of decision-makers in their scientific and legal tasks.
- Includes self-contained introductions to probability and decision theory.
- Develops the characteristics of Bayesian networks, object-oriented Bayesian networks and their extension to decision models.
- Features implementation of the methodology with reference to commercial and academically available software.
- Presents standard networks and their extensions that can be easily implemented and that can assist in the reader's own analysis of real cases.
- Provides a technique for structuring problems and organizing data based on methods and principles of scientific reasoning.
- Contains a method for the construction of coherent and defensible arguments for the analysis and evaluation of scientific findings and for decisions based on them.
- Is written in a lucid style, suitable for forensic scientists and lawyers with minimal mathematical background.
- Includes a foreword by Ian Evett.
The clear and accessible style of this second edition makes this book ideal for all forensic scientists, applied statisticians and graduate students wishing to evaluate forensic findings from the perspective of probability and decision analysis. It will also appeal to lawyers and other scientists and professionals interested in the evaluation and interpretation of forensic findings, including decision making based on scientific information.
Notă biografică
ALEX BIEDERMANN, University of Lausanne, Switzerland
SILVIA BOZZA, University Ca' Foscari of Venice, Italy
PAOLO GARBOLINO, University IUAV of Venice, Italy
COLIN AITKEN, University ofEdinburgh, UK