贝叶斯推理的逻辑基础及其在司法裁判中的运用

贝叶斯推理是一种依据所观察到的现象对相关概率的主观判断进行修正的法则,其逻辑基础是当样本的容量接近总体时,样本中事件发生的概率接近于总体发生的概率,其基本表达为:后验概率=先验概率×标准相似度。贝叶斯网络是贝叶斯推理的应用,包含有向无环图(DAG)和节点间的条件概率表(CPT)。利用Java Bayes编程工具构建贝叶斯网络,以ECHO模型分析冯·布洛一审案件中命题的节点构造,并通过插入概率值可以模拟陪审团在一审中的审判行为,但找出并设定全部条件概率的难题限制了其展示因果结构的有效性。