Il corso prevede la trattazione dei seguenti argomenti per il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi: elementi di statistica descrittiva; probabilità e distribuzioni di probabilità; elementi di inferenza statistica; associazione fra variabili; valutazione delle prove in ambito forense.
Introduzione: Una breve storia dell’utilizzo della statistica nell’ambito forense
1. Elementi di statistica descrittiva: tipo di dati, misure di tendenza
centrale e di dispersione
- Tipologie di dati
- Popolazione e campione
- Le distribuzioni statistiche e le lori rappresentazioni
- Le misure di tendenza centrale
- Le misure di variabilità
2. Probabilità e distribuzioni di probabilità
- Elementi di calcolo delle probabilità
- Probabilità condizionate e Teorema di Bayes
- Variabili casuali
- Distribuzioni di probabilità teoriche (Binomiale, Poisson, Normale)
- Distribuzioni di probabilità empiriche
- Modelli per le probabilità empiriche
- Utilizzo delle probabilità empiriche
3. Elementi di inferenza statistica
- Concetto e tipi d’inferenza
- Gli stimatori e le loro proprietà
- Stima puntuale
- Stima per intervallo
- Verifica delle ipotesi parametriche
4. Associazione fra variabili
- Misure di associazione fra variabili nominali o ordinali
- Analisi della correlazione
- Analisi della regressione
5. Valutazione delle prove in ambito forense
- Tipo di prove
- Test di significatività e valutazione delle prove
- Rilevanza e formulazione delle proposizioni
- Valutazione delle evidenze in pratica
- Errori nella interpretazione
- Esempi di prove (Gruppo sanguigno, fibre tessili, testimonianze oculari, DNA)
5. Evidence evaluation
- Forensic Evidences types
- The value of evidence
- Significance testing and evidence evaluation
- Relevance and the formulation of propositions
6. Valutazione delle prove in pratica ed esempi
- Database da utilizzare
- DNA e selezione del databse
- Equivalenza verbale del test di verosimiglianza
- Critiche agli approcci statistici
- Distribuzione dei gruppi sanguigni
- Fibre tessili
- Tipi di scarpe
- Proiettili
- Testimonianze ocular
- DNA
7. Errori nell’interpretazione
- Errori statistici (condizionale trasposto, fallacia del difensore)
- Errori metodologici
- Assunzioni di indipendenza
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