FORMULE Flashcards
Rapport de Vraissemblance
LR = Pr(E|H1) / Pr(E|H2)
numerateur peut etre egale a 1
denominateur peut etre = 0 => pas de reponse possible
E = indice, preuve, observation
NOUS DONNE LA VALEUR DE L’INDICE SOUS LA BASE DE AU MOINS 2 PROPOSITIONS EXCLUSIVES
Loi de l’extension de la conversation
Pr (E|I) = Pr (E|A,I) x PR (A|I) + Pr (E|B,I) + Pr (B|I)
E = tout les evements joints
Notion de chance “odds”
O(H) = Pr(H)/Pr(Hbarre)
ou
O(H) = Pr(H)/1-Pr(H)
A:B contre n = a/(a+b) = x contre n
Theoreme de Bayes
Pr (A|B) = Pr(B|A) x Pr(A) / Pr(B|A) x Pr(A) + PR(B|Abarre) x Pr(Abarre)
ou
Pr (A|B) = Pr(B|A) x Pr(A) / Pr(B)
Calculer Chance a posteriori
chance a posterior = chance a priori x LR
Pr(H|E,I)/Pr(Hbarre|E,I)
Pouvoir discriminatoire
Prob que 2 personnes/objets differents n’aient pas les mm caracteristiques analytique
PD = 1 - somme de pi^2
3 principes pour l’evaluation des indices scientifiques (LR)
- Considerer un canva de circonstance
- 2 hypotheses au moins en competition
- Prob de l’indice etant donne la these -> formulation
Hierarchie des propositions
- Source –> intra/inter variabilite au niv des hypotheses
+ transfert et persistance - Activite
+ info contextuelle et circonstancielle - Delits
LR < 1?
LR> 1?
inf a 1 => soutient h2
sup a 1 => soutient h1
LR +
Sensibilite/1-Specificite
=évaluer si le résultat d’un test influence de manière significative la probabilité qu’une maladie soit présente
Un LR+ > 1 indique que le résultat est associé à la présence de la maladie tandis qu’un résultat < 1 indique un association avec l’absence de maladie
LR-
1-Sensibilite/specificite
Sensibilite
Pr(T+/M) = VP/VP+FN
Probabilite d’avoir un test positif sachant qu’on est malade
Spécificité
Pr(T-/Mbarre) = VN/VN+FP
Probabilite d’avoir un test negatif sachant que l’on est pas malade
1-sensibilite
Pr(T-|M)
Probabilite d’avoir un test negatif alors qu’on est malade
1-specificite
Pr(T+|Mbarre)
Probabilite d’avoir un test positif sachant qu’on est pas malade
LR+ et LR -
LR+ = VP/FP
LR- = FN/VN
Probabilite conditionelle
P(A|B) = P(AunionB)/P(B)
Comment calculer la sensibilite ?
Specificite?
sensibilite = VP/(VP+FN)
spec = VN/(VN+FP)
Faisant référence au tableau précédent (Question 1) et sachant qu’un patient d’une autre population est positif au
test, quelle est la probabilité qu’il soit malade ?
Avec les info a dispostion on ne peut pas calculer cette probabilite?
Est-il possible que, lors de l’évaluation des indices (fibres ou traces biologiques, par exemple) sous des hypothèses
au niveau de la source, le rapport de vraisemblance puisse soutenir l’hypothèse alternative de la défense ?
oui
L’affirmation ci-dessous,est proposée par un expert en sciences forensiques lors de la présentation de la valeur de
l’indice ADN:
“ […] un expert en génétique affirme qu’il y a une probabilité de 1 sur 830’000’000 que quelqu’un d’autre que
l’accusé soit à l’origine de la trace. ” [People v Fishback, 829 P. 2d 489, 492 (Colo. App. 1991)]
prossecutor fellacy
La probabilité Pr(Hd|E)
L’affirmation ci-dessous est proposée par un expert en sciences forensiques lors de la présentation de la valeur de
l’indice ADN:
“ […] il y a une probabilité supérieure à 99.99% (0.9999) que Monsieur X soit à l’origine de la trace. ” [State v
Thomas, 830 S.W. 2d 546 (Mo. App. 1992)]
proseccutor fallacy
La probabilité Pr(Hp|E)
Laquelle/lesquelles de ces phrases sur l’utilisation des propositions (hypotheses) dans un context forensique pour
évaluer une information est/sont correcte/s?
Nous utilisons au moins deux propositions
Les propositions doivent être mutuellement exclusives
Laquelle/lesquelles de ces phrases sur les propositions (hypotheses) est/sont correcte/s?
Le choix d’une proposition pour la défense (en ajout à celle de l’accusation) est important car il permet d’assurer la connaissance de points du vue alternatifs sur un cas
Sans une proposition alternative la valeur probante d’une information scientifique ne peut pas être acquise
