- Docente: Susi Pelotti
- Crediti formativi: 1
- SSD: MED/43
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale a Ciclo Unico in Giurisprudenza (cod. 9232)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente ha l’opportunità di comprendere e applicare elementi di teoria della probabilità e teoria della decisione per risolvere i problemi che sorgono nell'interpretazione del dato scientifico in ambito processuale; comprendere e spiegare lo sviluppo di formule del rapporto di verosimiglianza per la valutazione delle informazioni forensi da cui deriva la decisione; applicare il quadro teorico per analizzare e comprendere le problematiche che sorgono nei casi di studio, emergenti nell’applicazione della scienza forense al diritto, e conoscere e saper applicare strumenti informatici (modelli grafici) utili ad analizzare gli aspetti di inferenza e decisionali in ambito giuridico.
Contenuti
La prova scientifica
teoria della probabilità e teoria della decisione
LR in genetica forense
LR in patologia forense
l'interpretazione dell'activity level DNA
le reti bayesiane
Testi/Bibliografia
Samie L, Champod C, Taylor D, Taroni F. The use of Bayesian Networks and simulation methods to identify the variables impacting the value of evidence assessed under activity level propositions in stabbing cases. Forensic Sci Int Genet. 2020 Sep;48:
Bayesian networks for probabilistic inference and decision analysis in forensic science, 2014
Coherently updating degrees of belief: Radical Probabilism, the generalization of Bayes' Theorem and its consequences on evidence evaluation [https://philpapers.org/rec/TARCUD]with Paolo Garbolino and Silvia BozzaLaw, Probability and Risk 19 (3-4): 293-316. 2021.
Metodi didattici
lezioni frontali
casi studio
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
colloquio e risoluzione di casi
Strumenti a supporto della didattica
slides, software
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Susi Pelotti