刑事侦查中证实偏向的模拟研究——兼评刑事侦查中对证据的认定

从事刑事诉讼的人员可能会冒"证实偏向"或"隧道观点"的风险,即可能坚信犯罪嫌疑人有罪,而对其事实上是无辜的这一替代方案充耳不闻。这可能体现在进行有罪证实调查情况的偏好上,甚至反对旨在证实替代方案的调查活动。研究结果显示,额外调查证据的收集方向是通过对嫌疑人罪行的初步评估来确定的;参与者倾向于选择通过增加有罪调查来增加罪行的严重程度,并与目前案件卷宗中所掌握的证据有力程度有关;罪证调查的选择与定罪比率有关。

从“附注”管窥贝叶斯推理

资料显示,来自Fisher的批评以及诸如皮尔森、杰弗里斯等的论证已经曲解了作为非充分性理由要求的贝叶斯论证。重新审视托马斯·贝叶斯的著名附注(注释)中他为未知概率的先验均匀分布给出的辩护理由,发现被指控的原理性缺陷,在原贝叶斯文献中是不存在的。研究认为,真正的"贝叶斯推理"与早期的批评者和评论者对之的转述相比较差异很大,在逻辑上更接近于现代意义上对该概念的理解。

贝叶斯方法和频率方法比较研究

频率学派和贝叶斯学派作为统计推理中的两个最重要的方法,对于这两种对立的研究方式的站队选择显然影响着研究者的研究活动。占有霸主地位的频率学派尽管是后来者,显然占有着优势的地位,而今年以来贝叶斯方法的复苏,重新向频率派发起挑战。文章从概率的产生作为开始,简单地介绍了统计的发展历程,并分别对这两种方法选择的实用、重要的可操作标准给予分析,认为两种方法各有利弊,对两种方法的选择应结合实际情况选择。

无信息性的贝叶斯主义解决方案:从Jaynes的观点看

作为当代发展最为迅猛的一种科学研究方法的贝叶斯主义方法,尽管已经深入到了科学研究的方方面面,但其先天的"先验"、"主观性"等标签使其陷入了不必要的纷争之中。介绍贝叶斯学派Jaynes对无信息原则进行的阐述和技术性解读,以及无信息性在实践中的两个应用———贝特朗难题和酒-水疑难(悖论)。

贝叶斯推理主观性探析——对无差别原则和不变性的考察

作为当代发展最为迅猛的一种科学研究方法——贝叶斯主义方法,尽管已经深入到了科学研究的方方面面,但其先天的"先验"、"主观性"等标签使其陷入了不必要的纷争之中。通过贝叶斯对无差别原则和不变性原理的考察,发现先验概率的无约束即主观性,是贝叶斯主义的一个优点,更重要的是该主观性的产生是由严格的"推理机"——归纳逻辑所定义出的。

论统计推理中贝叶斯归纳的哲学研究

贝叶斯归纳是通过后验概率的贝叶斯定理或从相关先验分布的密度分布,以获得新信息的运算。它以在两个"估计"过程中对贝叶斯归纳的成功运用,回应了所谓"主观性"不能在标榜"客观性"的科学过程中出现的质疑。平稳估计也称稳健性估计,保证贝叶斯估计相对于先验分布的相对独立性,无需为了做一个既准确又精确的贝叶斯估计付出巨大的准确度和精度方面的代价。通过对证据的刻画、对抽样的分析以及对因果假设的检验等分析认为:该研究避免了经典方法中对结局空间及停止规则等依赖的贝叶斯归纳方法,是一种与直观相吻合的、科学的推理方法。