DNA证据的解释

章节摘录

插图：为了阐述本书后面章节的观点，再来看一个棋类游戏的例子，在游戏中每一个参与者依次掷一个骰子并由点数决定他移动的步数。怎样掷骰子呢？可以让每个人拿着骰子放到桌上，但不能这样做，因为可能会有不守规则的游戏者，如某人可能会偷看骰子点数，并将骰子放到他需要的那一面。为了防止这种情况发生，我们要求游戏参与者将骰子放到杯子中然后倒在桌面上。但是仍然可能有作弊者，他可能会很仔细地在杯底将骰子摆放在有利于他的那一面，虽然不能保证一定能得到他需要的点数，但摆好骰子后再倒出来显然对这个参与者有利，而对其他人有失公平。最后，让游戏参与者一致认同一种投掷方法，要求是达到结果公平，不偏向任何一个人。讨论的结果是把骰子先放进一个杯子里，经过无序的摇动后再倒在桌面上，使结果尽可能不可预测或不确定。前面讨论鸡蛋重量时我们尽量想减少对鸡蛋重量估计的不确定性，但在掷骰子例子中却尽量使骰子点数的不确定性最大化。如果问游戏者什么是公平，他们会说：必须是所有六种结果出现的概率相同。概率这个词过于专业，游戏者可能使用其他的词，如“机会”或“可能性”，其中的含义应该十分清楚。所谓公平，就是事件发生的每一种结果都具有相同的机会。摇动和投掷骰子的过程被统计学家称为随机性。唯一目的是使不确定性最大化，显然这是实现公平的最好方法。运用数学方法是可以验证“使不确定性最大化”等同于“使每种结果有相同出现的机会”的，但在这里，不必深入地作数学论证，因为从经验判断或由读者的直觉，就会理解上述表达有一定道理。

前言

Evett博士和我非常感谢黄代新博士及其同事将我们的书翻译成中文，衷心希望本书的翻译能对中国的同行们有所裨益。我们的书面世10年来，已在法医DNA分析中得到普遍认可。20世纪90年代围绕统计学方法的争论，包括1996年对橄榄球明星O．J．Simpson谋杀案审判期间的争论，现已逐渐平息。自1998年以来，人类遗传学领域最大的变化是STR标记的广泛应用及SNP标记的出现。目前，我们即将达到能够以合理的成本分析全基因组．DNA序列的目标，这将进一步增加法庭科学中遗传证据的强度。虽然．DNA分析技术发现了一些变化，但是在本书的第二章中阐述的基本原则仍然是解释DNA证据的出发点。我们依然坚信，审慎地表述备择假设及以此为前提进行的似然率的计算是处理转换证据的唯一方式。当然，我们在书中没有涉及针对后来出现的一些进展的处理原则，例如，来自不同个体、不同DNA含量的混合检材的解释（见Gilleta1．，ForensicSciInt160：90—101，2006）或群体灾害性事件（如2001年纽约世贸中心事件）后残骸的鉴定（见BrennerandWeir，TheorPopulBiol63：173—178，2003）。Evett还进一步深化了我们对证据解释原则的讨论，以涵盖不同层次的主张（见Evetteta1．，JForensicSci47：520—530，2002）。遗憾的是，尽管我们认为本书第九章中的讨论是恰当的，但关于证据DNA图谱与数据库搜寻的某：DNA图谱间匹配的解释仍存在争议。第九章中

内容概要

作者：(美国)Ian W.Evett (美国)Bruce S.Weir 译者：黄代新 杨庆恩 刘超

书籍目录

中文版序译者序前言第一章  概率论  第一节  前  言  第二节  概率  第三节  概率法则  第四节  Bayes定理  小  结第二章  转换证据  第一节  单一现场物证斑痕  第二节  Bayes模式  第三节  证据分析的三个原则  第四节  常见错误  第五节  混合斑痕  第六节  从现场带离的物证分析  第七节  孤岛问题  小  结第三章  统计学基础  第一节  前  言  第二节  二项分布  第三节  泊松分布  第四节  多项分布  第五节  正态分布  第六节  统计学中的两种观点  第七节  最大似然法评估  第八节  可信区间  第九节  Bayes理论评估  第十节  假设检验  小  结第四章  群体遗传学  第一节  前  言  第二节  理想群体  第三节  常用符号  第四节  随机婚配  第五节  遗传平衡的几个影响因素  第六节  近亲繁殖  第七节  四等位基因血缘关系指标  第八节  匹配概率  第九节  任意等位基因组合  第十节  成对的基因座  小  结第五章  统计遗传学  第一节  前  言  第二节  频率的评估  第三节  乘法原则  第四节  亚群体资料的影响  第五节  可信区间  第六节  独立性检验  第七节  近交系数的评估  小  结第六章  亲权鉴定  第一节  前  言  第二节  证据评估  第三节  亲权的排除  第四节  失踪人员  小  结第七章  混合斑  第一节  前  言  第二节  受害人和犯罪嫌疑人的混合斑  第三节  犯罪嫌疑人和未知个体的混合斑  第四节  两个犯罪嫌疑人  第五节  受害人和／或犯罪嫌疑人的混合斑  第六节  通用方法  第七节  供者的数目  小  结第八章  匹配概率计算  第一节  前  言  第二节  DNA图谱概率  第三节  匹配概率  小  结第九章  举证  第一节  前言  第二节  似然率的计算  第三节  DNA数据库搜寻结果  第四节  鉴定报告书写  第五节  法庭上的DNA证据  第六节  个人识别鉴定  第七节  DNA证据展望  小  结附录：统计用表参考文献

编辑推荐

《DNA证据的解释:法庭科学中的统计遗传学》由中国人民公安大学出版社出版。

作者简介

《DNA证据的解释:法庭科学中的统计遗传学》重点介绍DNA检测结果的分析所涉及的统计学基础知识。从概率论的概念入手，结合实际案件的分型结果，分析共显性DNA标记的特征、等位基因频率、有关群体以及群体遗传特征；结合案件实际介绍匹配概率计算理论的思路和方法，亲权指数概念及其计算原则；以似然率为重点，阐述DNA证据的量化以及证据结论强度的分析；鉴定人对DNA鉴定结果的规范陈述，以及出庭举证的准备和注意事项。DNA分型是目前法医学个体识别和亲子鉴定的常规手段，DNA分析不同于其他任何物证鉴定，数据结论是其显著特征。数据结论建立在经典统计学理论基础上，经过严格的逻辑推理和数学模式计算，对证据强度作出客观、公正的评估。

《DNA证据的解释:法庭科学中的统计遗传学》可作为法医DNA分析专业人员、警官、法官、检察官和律师的参考书，同时对想深入了解法医DNA分型的各学科专家及学生也会有所帮助。

图书封面

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