Uncertainty Analysis for Forensic Science, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Dunn, Patrick F.

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:

价格:$ 39.55

装帧:

isbn号码:9781933264721

丛书系列:

图书标签:

Forensic Science
Uncertainty Analysis
Statistics
Probability
Evidence Evaluation
Scientific Method
Error Analysis
Measurement Uncertainty
Bayesian Statistics
Legal Applications

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具体描述

This instructive book is designed for the many legal professionals and forensic engineers who are unaware of the concept of uncertainty analysis and its potential applications in forensic science. Covering a wide range of topics ranging from probability and statistical variables, mathematical relationships and equations, to sensitivity and design of experiments, "Uncertainty Analysis for Forensic Science, Second Edition" serves to enlighten, inform and familiarize you with these particular ideas by applying scientific and medical knowledge to legal matters, giving you an edge in the courtroom. This new edition has been modified and expanded with more case study examples and analysis.

司法科学中的不确定性分析：方法、应用与挑战概述《司法科学中的不确定性分析：方法、应用与挑战》是一部深入探讨司法科学领域中不确定性量化和评估的权威著作。本书旨在为司法科学工作者、研究人员、学生以及相关法律专业人士提供一个全面、系统且实用的框架，以理解和应对司法科学证据在法律程序中所固有的不确定性。从科学原理到实际应用，本书详细阐述了各种定量和定性方法，以及它们在不同司法科学分支中的具体实践。本书第二版在第一版的基础上，进一步更新了最新的研究进展、技术革新和法律判例，力求反映当前司法科学不确定性分析领域的最新面貌。第一部分：不确定性的基础理论与统计学原理本书的开篇部分为读者奠定了坚实的不确定性分析基础。我们首先深入探讨“不确定性”在科学实践中的真正含义，区分了“误差”（error）和“不确定性”（uncertainty）的区别。误差通常是指测量值与真实值之间的偏差，而更广泛的不确定性则涵盖了所有可能影响测量结果准确性的因素，包括但不限于测量仪器的局限性、操作人员的技能、环境条件的变动、样品本身的异质性以及模型和算法的选择等。接着，本书系统性地介绍了与不确定性分析密切相关的统计学原理。我们将从基本的概率论概念入手，讲解随机变量、概率分布（如正态分布、均匀分布、泊松分布等）及其在司法科学中的应用。重点关注如何根据实际情况选择合适的概率分布模型来描述和量化不确定性。然后，本书将详细介绍各种描述统计量和推断统计量，例如均值、中位数、标准差、方差、置信区间、假设检验等，并解释它们如何在评估和表达证据的不确定性时发挥作用。尤其值得一提的是，本书将着重讲解贝叶斯统计学在不确定性分析中的核心地位。贝叶斯定理提供了一种将先验知识（prior knowledge）与新的证据（likelihood）结合起来，从而更新信念（posterior probability）的强大工具。我们将在本书中详细解释贝叶斯推断的原理，包括如何构建先验概率分布、如何计算似然函数，以及如何得出后验概率分布。通过大量的司法科学案例，我们将展示贝叶斯方法如何能够有效地整合来自不同来源的证据，并对证据的证明力给出量化的评估。这对于理解DNA匹配、弹道比对、指纹识别等高度依赖统计推断的司法科学分支至关重要。此外，本书还将涵盖蒙特卡洛模拟等计算统计学方法。这些方法通过大量的随机抽样来近似复杂的概率分布或计算难以解析的量，在评估多重不确定性来源的联合影响时尤为有效。我们将演示如何运用蒙特卡洛模拟来量化复杂司法科学流程中的不确定性，例如在多步分析流程中，如何将前一步的输出不确定性传播到下一步，最终得到一个整体的不确定性评估。第二部分：不确定性分析在主要司法科学分支中的应用在掌握了基础理论之后，本书将深入探讨不确定性分析在司法科学各个具体分支中的实际应用。每一章节都将结合具体案例，展示如何将抽象的统计学原理转化为可操作的分析方法。法医DNA分析： DNA分析是现代司法科学的核心领域之一。本书将详细介绍DNA数据库检索、混合DNA样本的解释、亲缘关系鉴定等场景下的不确定性。我们将重点分析DNA数据库检索的偶然匹配概率（random match probability, RMP）的计算，以及不同数据库的检索策略对RMP的影响。对于复杂的混合DNA样本，本书将讲解如何利用统计模型来评估不同个体贡献的可能性，并量化其不确定性。此外，亲缘关系鉴定的置信度评估也将是讨论的重点，解释如何根据DNA位点的信息和家族谱系来量化亲缘关系的确定程度。弹道学与枪械检验：弹道学专家需要评估弹头和弹壳的匹配程度。本书将讨论如何量化弹道比对结果的不确定性。这包括分析弹头和弹壳上弹道痕迹的独特性，以及如何评估不同仪器、操作条件可能引入的变异。我们将介绍一些定量的弹道比对方法，并讨论如何将这些方法的输出转化为具有不确定性评估的结论。指纹与掌纹识别：指纹比对一直是一个重要的鉴定领域。本书将探讨指纹鉴定中的不确定性来源，包括指纹的质量（清晰度、完整性）、提取过程的差异、以及鉴定人员的主观判断。我们将讨论如何使用量化方法来评估指纹匹配的相似度，并提供一种方法来表达鉴定结论的可靠性，而不是简单的“匹配”或“不匹配”。痕迹证据（如鞋印、轮胎印）：鞋印和轮胎印等痕迹证据的比对也存在不确定性。本书将分析这些证据的个体差异，例如磨损、泥土附着等因素如何影响比对结果。我们将讨论如何通过测量和比较关键特征点的数量和空间关系来评估匹配的相似度，并量化其不确定性。毒理学与药物分析：在毒理学分析中，定量结果的不确定性尤为重要。本书将讨论样品制备、仪器响应、标准品纯度等因素如何影响最终的浓度测定结果。我们将介绍如何进行定量的校准，并为测定的浓度值提供置信区间。此外，对于定性检测结果，如何评估假阳性（false positive）和假阴性（false negative）的概率，以及它们在证据评估中的意义，也将是讨论的重点。文档检验与笔迹鉴定：文件检验和笔迹鉴定虽然带有一定的主观性，但同样存在量化和评估不确定性的方法。本书将介绍如何分析笔迹特征的变异性，以及如何评估不同书写者的相似度。我们将探讨一些基于特征提取和统计模型的方法，以期为笔迹鉴定结论提供更加客观的不确定性评估。火灾原因调查：火灾原因调查涉及多种证据的综合分析，包括目击证词、燃烧痕迹、物质残留等。本书将探讨如何整合这些不同类型证据的不确定性，并对火灾起因的可能性进行量化评估。第三部分：不确定性分析的方法论与实践挑战在充分展示了不确定性分析在各领域的应用后，本书的第三部分将深入探讨更具方法论层面的议题，并分析实践中面临的挑战。不确定性的来源分类与量化：本部分将系统地梳理和分类司法科学中不确定性的主要来源，包括测量不确定性（measurement uncertainty）、模型不确定性（model uncertainty）、人为主观因素引入的不确定性（human factor uncertainty）以及抽样不确定性（sampling uncertainty）等。我们将详细阐述每种不确定性来源的特点，并介绍相应的量化技术。例如，对于测量不确定性，我们将介绍ISO标准中的GUM（Guide to the Expression of Uncertainty in Measurements）方法，并解释其在司法科学仪器校准和测量结果报告中的应用。不确定性传播：司法科学分析往往涉及多个步骤，前一步骤的不确定性会传播到下一步。本书将详细介绍不确定性传播的原理和方法，包括如何使用方差传播公式，以及如何利用蒙特卡洛模拟来处理非线性和复杂的传播路径。我们将通过具体的案例，演示如何一步步量化多步分析流程的整体不确定性。不确定性与证据的证明力：本章是全书的核心之一，我们将深入探讨如何将量化后的不确定性信息转化为对证据证明力的评估。我们将介绍似然比（likelihood ratio, LR）的概念，并解释LR如何能够度量观察到的证据在不同假设（例如，证据来自嫌疑人 vs. 证据来自一个随机个体）下的相对可能性。本书将详细讲解LR的计算方法，并分析其在司法科学证据评估中的作用。我们将讨论如何将贝叶斯方法与LR结合，以提供更具说服力的证据解释。不确定性的表达与沟通：如何清晰、准确地向法庭、陪审团和公众传达司法科学证据的不确定性是一个巨大的挑战。本书将提供实用的指导，包括使用直观的图表、简洁的语言，以及避免误导性的表述。我们将强调透明度的重要性，并提供一些示范性的表达方式，以确保不确定性信息能够被正确理解，避免被误读为绝对的定论。挑战与未来方向：最后，本书将总结当前司法科学不确定性分析领域面临的主要挑战，例如缺乏标准化的量化方法、主观因素难以完全量化、以及如何在有限的资源下进行有效的不确定性评估等。同时，我们将展望未来的发展趋势，包括人工智能和机器学习在不确定性分析中的应用、新型统计模型的开发、以及跨学科合作的重要性。结论《司法科学中的不确定性分析：方法、应用与挑战》第二版，不仅仅是一本关于统计方法的书籍，更是一套关于如何严谨、科学地评估司法科学证据价值的思维方式。通过本书，读者将能够更深刻地理解司法科学结论背后的科学基础，更有效地评估证据的证明力，并能更清晰地向法律界和社会沟通其结论。我们相信，这本书将成为司法科学研究者和实践者在追求真相和公正过程中不可或缺的参考。