Probabilità e logica della prova - 9788814189630

Probabilità e logica della prova: Nel volume si sostiene come sia raccomandabile condurre il ragionamento probatorio per mezzo del calcolo delle probabilità. Viene mostrato che il modello matematico dell'inferenza probabile garantisce di giungere a conclusioni logicamente valide, cioè senza contraddizioni logiche nemmeno implicite, e che esso è adeguato al ragionamento probatorio del giudice, ossia come i termini che compaiano nel modello ("rilevanza probabilistica, "probabilità a priori", "probabilità a posteriori", "likelihood", "peso della prova") possano essere interpretati in maniera compatibile con nozioni giuridiche quali "prova", "indizio", "rilevanza probatoria", "esperimento probatorio", "conclusione probatoria". Si evidenzia pure come il modello delle reti bayesiane sia computazionalmente efficiente, essendo non solo effettivamente possibile effettuare i calcoli logici richiesti, ma anche disponibili programmi per computer già utilizzati nelle scienze forensi. Poiché oggi la "prova scientifica" non può prescindere dai metodi statistici, particolare attenzione viene dedicata all'analisi del loro utilizzo nel campo della prova del DNA, della prova delle impronte digitali e delle prove balistiche, con un'aggiornata e approfondita discussione della loro validità scientifica. Si affronta inoltre il problema di quale sia il valore della prova statistica e il suo ruolo nell'accertamento di un nesso causale.
In the book it is argued as both recommended conducting evidentiary reasoning through probability. Shows that the mathematical model of probable inference guarantees logically valid conclusions, i.e. without logical contradictions even implied, that it is appropriate to the evidential reasoning of the judge, namely as to the terms that appear in the model ("probabilistic relevance," prior probability "," posterior "," likelihood "," burden of proof ") can be interpreted in a manner consistent with legal concepts such as" proof " , "clue", "evidentiary significance", "experiment", "evidentiary conclusion evidence". It highlights as well as the model of Bayesian Networks is computationally efficient, since not only can actually make logical calculations required, but also available computer programs already used in forensics. Since today the "scientific evidence" cannot be separated from the statistical methods, special attention is devoted to the analysis of their use in the field of DNA evidence, fingerprint evidence and ballistics, with an updated and in-depth discussion of their scientific validity. It also addresses the issue of what the value of the test statistic and its role in the establishment of a causal link.