Bayessche Netze in der Rechtsprechung
Der Strafprozess gegen Jörg Kachelmann als statistisches Entscheidungsproblem
Paola Janßen formuliert richterliche Überzeugungsbildung als subjektives statistisches Entscheidungsproblem und bezieht sich damit auf eine methodische Schnittstelle zwischen Statistik und Jurisprudenz. Die Anwendung der bayesschen Statistik stellt hierbei...
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Produktinformationen zu „Bayessche Netze in der Rechtsprechung “
Klappentext zu „Bayessche Netze in der Rechtsprechung “
Paola Janßen formuliert richterliche Überzeugungsbildung als subjektives statistisches Entscheidungsproblem und bezieht sich damit auf eine methodische Schnittstelle zwischen Statistik und Jurisprudenz. Die Anwendung der bayesschen Statistik stellt hierbei die logische Konsistenz der Informationsverwertung und der Entscheidungsfindung sicher. Sie erfordert aber die Festlegung von a-priori-Wahrscheinlichkeiten, über die ein intersubjektiver Konsens möglicherweise nicht hergestellt werden kann. Sensitivitätsanalysen können dieses Problem abmildern. Die Autorin illustriert diese Sachverhalte anhand des Strafprozesses gegen den ehemaligen Wettermoderator Jörg Kachelmann, indem sie die Beweislage als bayessches Netz darstellt und auswertet.
Inhaltsverzeichnis zu „Bayessche Netze in der Rechtsprechung “
Beweiswürdigung und richterliche Überzeugungsbildung.- Bayessche Netze als probabilistische Expertensysteme.- Sensitivitätsanalysen.- Anwendungsbeispiel: Der Fall Kachelmann.
Autoren-Porträt von Paola Janßen
Paola Janßen ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Professur für empirische Wirtschaftsforschung und angewandte Statistik der Universität Bremen. Derzeit promoviert sie im Bereich Statistik und Rechtsprechung.
Bibliographische Angaben
- Autor: Paola Janßen
- 2017, 1. Aufl. 2017, XIV, 83 Seiten, 18 Abbildungen, Maße: 15,4 x 21,2 cm, Kartoniert (TB), Deutsch
- Verlag: Springer, Berlin
- ISBN-10: 3658178132
- ISBN-13: 9783658178130
- Erscheinungsdatum: 06.04.2017
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