Войти
Судебная статистика - это применение вероятностных моделей и статистических методов к научным свидетельствам, таким как доказательства ДНК, и к закону. В отличие от «повседневной» статистики, чтобы не вызывать предвзятости или необоснованных выводов, судебные статистики сообщают вероятности как отношения правдоподобия (LR). Это соотношение вероятностей затем используется присяжными или судьями, чтобы делать выводы или заключения и решать юридические вопросы. Присяжные и судьи полагаются на достоверность совпадения ДНК, предоставляемого статистикой, чтобы делать выводы и определять виновность или невиновность в юридических вопросах.
В судебной медицине доказательства ДНК, полученные для профилирования ДНК часто содержит смесь ДНК более чем одного человека. Профили ДНК создаются с использованием установленной процедуры, однако интерпретация профиля ДНК усложняется, когда образец содержит смесь ДНК. Независимо от количества участников судебно-медицинской выборки, статистические данные и вероятности должны использоваться для придания веса доказательствам и описания значения результатов анализа ДНК. В профиле ДНК с одним источником используемая статистика называется вероятностью случайного совпадения (RMP). RMP также можно использовать в определенных ситуациях для описания результатов интерпретации смеси ДНК. Другие статистические инструменты для описания профилей смеси ДНК включают отношения правдоподобия (LR) и комбинированную вероятность включения (CPI), также известную как случайный человек, не исключенный (RMNE).
Были реализованы компьютерные программы с судебной статистикой ДНК для оценка биологических отношений между двумя или более людьми. Судебная медицина использует несколько подходов к статистике ДНК с помощью компьютерных программ, таких как; вероятность совпадения, вероятность исключения, отношения правдоподобия, байесовские подходы и тестирование отцовства и родства.
Хотя точное происхождение этого термина остается неясным, очевидно, что этот термин использовался в 1980-х и 1990-х годах. Среди первых конференций по судебной статистике две были проведены в 1991 и 1993 годах.
Вероятности случайного совпадения (RMP) используются для оценки и выражения редкости профиля ДНК. RMP можно определить как вероятность того, что кто-то другой из случайно выбранной популяции будет иметь тот же генотип, что и генотип лица, предоставившего судебно-медицинское свидетельство. RMP рассчитывается с использованием частот генотипа во всех локусах или того, насколько распространены или редки аллели генотипа. Частоты генотипов умножаются по всем локусам с использованием правила произведения для расчета RMP. Эта статистика придает вес доказательствам за или против того, что конкретный подозреваемый внес свой вклад в образец смеси ДНК.
RMP может использоваться в качестве статистики для описания профиля ДНК только в том случае, если он получен из одного источника или если аналитик может отличить пики на электрофореграмме от основных и второстепенных компонентов смеси. Поскольку интерпретация смесей ДНК с более чем двумя участниками очень затруднительна для аналитиков без компьютерного программного обеспечения, RMP становится трудно вычислить для смеси более чем двух человек. Если основные и второстепенные пики вкладчиков невозможно различить, можно использовать другие статистические методы.
Если смесь ДНК содержит соотношение основных и второстепенных факторов 4: 1, модифицированная вероятность случайного совпадения (mRMP) может быть использована в качестве статистического инструмента. Для расчета mRMP аналитик должен сначала определить основной и второстепенный вкладчики и их генотипы на основе высот пиков, приведенных на электрофореграмме. Компьютерное программное обеспечение часто используется в лабораториях, проводящих анализ ДНК, для более точного расчета mRMP, поскольку вычисления для каждого из наиболее вероятных генотипов в каждом локусе становятся утомительными и неэффективными для аналитика, выполняющего его вручную.
Иногда бывает очень сложно определить количество участников в смеси ДНК. Если пики легко различить и количество участников можно определить, используется отношение правдоподобия (LR). LR рассматривают вероятность возникновения событий и полагаются на альтернативные пары гипотез, по которым оцениваются свидетельства. Эти альтернативные пары гипотез в судебных делах - это гипотеза обвинителя и гипотеза защиты. В случаях судебной биологии гипотезы часто утверждают, что ДНК принадлежит конкретному человеку или ДНК неизвестного человека. Например, обвинение может предположить, что образец ДНК содержит ДНК жертвы и подозреваемого, в то время как защита может предположить, что образец содержит ДНК жертвы и неизвестного лица. Вероятности гипотез выражаются в виде отношения, при этом гипотеза прокурора находится в числителе. Соотношение тогда выражает вероятность обоих событий по отношению друг к другу. Для гипотез, где смесь содержит подозреваемого, вероятность равна 1, потому что можно различить пики и легко определить, можно ли исключить подозреваемого как участника в каждом локусе на основе его / ее генотипа. Вероятность 1 предполагает, что подозреваемый не может быть исключен как участник. Чтобы определить вероятности неизвестных, все возможности генотипа должны быть определены для этого локуса.
После расчета отношения правдоподобия вычисленное число превращается в утверждение, чтобы придать значение статистике. Для предыдущего примера, если рассчитанный LR равен x, то LR означает, что вероятность доказательства в x раз больше, если образец содержит жертву и подозреваемого, чем если он содержит жертву и неизвестное лицо. Отношение правдоподобия также можно определить как 1 / RMP.
Комбинированная вероятность включения (CPI) - это обычная статистика, используемая, когда аналитик не может отличить пики от основные и второстепенные участники выборки и количество участников не могут быть определены. CPI также широко известен как случайный человек не исключен (RMNE). Этот статистический расчет выполняется путем сложения всех частот наблюдаемых аллелей и последующего возведения значения в квадрат, что дает значение вероятности включения (PI). Затем эти значения умножаются по всем локусам, в результате получается значение CPI. Значение возводится в квадрат, так что в расчет включаются все возможные комбинации генотипов.
После завершения расчета делается заявление о значении этого расчета и его значении. Например, если рассчитанный ИПЦ равен 0,5, это означает, что вероятность того, что кто-то, случайно выбранный из популяции, не будет исключен в качестве участника смеси ДНК, составляет 0,5.
CPI относится к доказательствам (смеси ДНК) и не зависит от профиля какого-либо подозреваемого. Таким образом, ИПЦ - это статистический инструмент, который можно использовать для придания веса или силы доказательствам, когда нет другой информации о преступлении. Это полезно в ситуациях, когда генотипы в смеси ДНК невозможно отличить друг от друга. Однако эта статистика не очень различается и не является таким мощным инструментом, как отношения правдоподобия и вероятности случайного совпадения, когда можно выделить некоторую информацию о смеси ДНК, такую как количество участников или генотипы каждого участника. Еще одним ограничением ИПЦ является то, что он не может использоваться в качестве инструмента для интерпретации смеси ДНК.
Пятна крови являются важной частью судебно-медицинской статистики, так как анализ крови падение столкновения может помочь вообразить событие, которое произошло ранее. Обычно пятна крови имеют эллиптическую форму, из-за этого пятна крови обычно легко определить угол капли крови по формуле «α = arcsin d / a». В этой формуле «a» и «d» - это просто оценки оси эллипса. На основе этих расчетов можно визуализировать событие, вызывающее пятна, а также дополнительную информацию, такую как скорость объекта, вызвавшего такие пятна.
