RSPSC/I

Lingua Insegnamento:

ITALIANO
Testi di riferimento:

- Paolo Garbolino, Probabilità e logica della prova. Giuffrè Editore, 2014, ISBN: 9788814189630
- Materiali didattici disponibili sulla piattaforma di ateneo https://elearning.unich.it

Ulteriori testi di approfondimento
Colin Aitken Franco Taroni, Statistics and the Evaluation of Evidence for Forensic Scientists, 2nd Edition, Wiley, 2004
James Michael Curran, Introduction to Data Analysis with R for Forensic Scientists, CRC Press 2010
Obiettivi formativi:

Il corso persegue l’obiettivo di fornire agli studenti i concetti relativi alla incertezza nelle scienze forensi, basati sul calcolo delle probabilità e le variabili casuali. Gli studenti conosceranno quindi i principali tipi di inferenza statistica con particolare attenzione al teorema/inferenza di Bayes. Conseguentemente, impareranno come la logica inferenziale può essere utilizzata nella valutazione delle evidenze e delle prove giudiziarie. Gli studenti svilupperanno le capacità per poter applicare le tecniche statistiche inferenziali per la risoluzione di problemi in ambito forense. Inoltre, acquisiranno le abilità minime nell’utilizzo di software per il trattamento dei dati.
Prerequisiti:

Elementi di Statistica descrittiva e inferenziale
Metodi didattici:

Il corso sarà articolato in lezioni in aula ed esercitazioni. La frequenza alle attività didattiche non è obbligatoria tuttavia è fortemente consigliata.
Modalità di verifica dell'apprendimento:

La prova di esame consiste in un colloquio orale, con un voto unico finale in trentesimi.
Sostenibilità:
Altre Informazioni:

La statistica sta assumendo un ruolo di importanza fondamentale nelle scienze forensi ed i metodi probabilistici e l’inferenza statistica costituiscono strumenti essenziali nell’ambito della quantificazione del valore probatorio di indizi scientifici. Il corso intende introdurre gli studenti agli aspetti applicativi della statistica in ambito forense, con particolare attenzione alla logica inferenziale delle prove e delle evidenze giudiziarie.

• L’incertezza nelle scienze forensi;
• Elementi di calcolo delle probabilità;
• Variabili casuali e distribuzioni;
• Principi di inferenza statistica;
• Teorema di Bayes;
• Inferenza Bayesiana;
• Valutazione della prova Scientifica;
• La logica inferenziale nella valutazione delle evidenze e delle prove giudiziarie;
• Le Reti Bayesiane.