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杰西·亨德里克斯;塞德里克·诺伊曼;克里斯托弗·桑德斯。

使用基于ROC的近似贝叶斯计算算法进行模型选择，量化指纹证据的权重。 （英语） Zbl 1471.62549号

电子。J.统计。 第1期第15页，1228-1262（2021）; 更正同上15，第2号，3948-3950（2021）。
摘要：一个多世纪以来，指纹在识别罪犯或验证个人身份方面取得了相当大的成功。指纹检查员使用的分类结论方案，以及法医科学家遵循的更普遍的推理过程，在科学和法律文献中受到了严重批评。相反，学者们建议使用贝叶斯因子作为推理过程的关键要素来描述法医证据的权重。在法医学中，量化支持的程度与确定支持的模型同样重要。不幸的是，指纹图案的复杂性使得基于指纹的推理变得不可能。本文使用近似贝叶斯计算（ABC）模型选择算法量化指纹证据的权重。我们使用接收机工作特性曲线来补充原始ABC模型选择算法，以缓解其在选择合适阈值和维数灾难方面的已知缺陷。从某种意义上说，我们提供了一种替代方法，以替代试图解决相同问题的其他方法。我们的方法易于实现，计算效率高，对于非专业人士（即陪审员）来说直观直观。我们将我们的方法用于量化法医学中指纹证据的权重，但我们注意到，它可以应用于任何其他法医模式证据。

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MSC公司：

62第25页 统计学在社会科学中的应用
62华氏35 多元分析中的图像分析

关键词：

近似贝叶斯计算;贝叶斯因子;法医学;接收机工作特性;证据的分量

软件：

贝叶斯;美国广播公司无线电频率
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Hendricks}等人，《电子》。J.Stat.15，No.1，1228--1262（2021；Zbl 1471.62549）
全文： 内政部 arXiv公司

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