Métodos Estadísticos en la Ciencia Forense

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Métodos Estadísticos en la Ciencia Forense en la Ciencia Forense

ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Cuando la Academia Nacional de Ciencias publicó su informe de 2009, Strengthening Forensic Science in the United States: A Path Forward, una parte importante del mismo se centró en la necesidad de la investigación científica y el análisis estadístico en los métodos de evaluación utilizados en la ciencia forense. Estas técnicas y disciplinas necesarias incluyen la cuantificación del sesgo, la validación, la estimación y varias otras formas de análisis.

Tres formas de análisis estadístico importantes en la ciencia forense (véase conceptos relacionados con este término, y véase asimismo criminalística) son el análisis de variantes canónicas, el análisis de conglomerados jerárquicos y el análisis de componentes principales. Cada una de ellas se discute brevemente aquí.

Algunos Aspectos sobre Métodos Estadísticos en la Ciencia Forense

Análisis de la variación canónica
En la estadística, el análisis de las variaciones canónicas se relaciona con los métodos y datos de regresión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). El análisis canónico es una técnica multivariante que implica la resolución de ecuaciones características. Lo que es importante en el análisis de variables canónicas es la relación entre los grupos de variables en un conjunto de datos.

Por ejemplo, si existe un conjunto de datos dividido en los grupos A y B, basado en algunas características comunes, el análisis canónico puede utilizarse para encontrar la relación entre los dos grupos, A y B. (¿Puede alguna forma de A representar a B?) En la ciencia forense (véase conceptos relacionados con este término, y véase asimismo criminalística), esto puede ser una herramienta importante para determinar las relaciones entre las piezas de evidencia y otras piezas de evidencia, piezas de evidencia y un sospechoso, o un sospechoso y otro sospechoso.

Se buscan combinaciones lineales cuando se buscan relaciones de grupos o subconjuntos. Tal combinación se denomina “primeras variaciones canónicas”. Así pues, si un grupo de pruebas está relacionado de alguna manera con otro grupo de pruebas (por ejemplo, pruebas en una escena del crimen diferente, especialmente en el caso de un crimen en serie), la combinación lineal de estos dos grupos de pruebas representa las primeras variantes canónicas.

Análisis de conglomerados jerárquicos
El análisis de conglomerados jerárquicos utiliza los conglomerados para asignarlos a un orden jerárquico. Al igual que el análisis canónico de variantes, el análisis jerárquico de conglomerados asigna los conjuntos de datos en agrupaciones o “clusters”.

Cuando se toman decisiones sobre la asignación de grupos, o cuando un grupo determinado debe ser dividido o fraccionado, se requieren medidas de disimilitud.Entre las Líneas En la mayoría de los casos, esto puede lograrse utilizando una medida apropiada de la distancia entre los pares de observaciones o, en la ciencia forense (véase conceptos relacionados con este término, y véase asimismo criminalística), las pruebas. La elección de la métrica, por supuesto, influirá o afectará a los cúmulos en la forma en que se forman y agrupan.

Análisis de Componentes Principales (PCA)
El análisis de componentes principales (ACP) es un procedimiento estadístico que convierte conjuntos de observaciones de variables potencialmente correlacionadas en un conjunto de variables no correlacionadas que se denominan “componentes principales”. Lo que siempre es cierto es que hay una reducción en el número de componentes principales del número de observaciones o variables originales. El PCA es un medio para recoger información pertinente de conjuntos de datos complejos y confusos.

La ACP se utiliza principalmente con fines de exploración, lo que significa que suele ser el primer tipo de análisis estadístico utilizado. El PCA es también el más simple de los muchos tipos de análisis multivariado. Aunque está estrechamente relacionado con el análisis factorial, el PCA suele incorporar menos supuestos de dominio específico sobre las estructuras subyacentes de los análisis.

Desarrollo

Los componentes típicos del PCA son los siguientes:

Componentes y covarianzas
Reducción de la dimensionalidad
Descomposición del valor singular
En la ciencia forense (véase conceptos relacionados con este término, y véase asimismo criminalística), la ACP ha sido útil en muchas formas y para muchos propósitos. Entre ellos, el uso como medio potencial de detección de moneda falsa ha demostrado ser muy fiable y muy exitoso.

En un caso reciente, se midieron billetes de Dólar, Euro y Real (moneda brasileña) directamente en diferentes regiones de color, sin preparación previa. A través de la interpretación de los espectros, se identificaron el calcio, el titanio, el hierro, el cobre, el estroncio, el itrio y el zinc. A través del análisis de PCA, los billetes fueron separados en tres grupos y subgrupos entre el Real Brasileño. Las muestras fueron clasificadas según su origen y también para diferenciar elementos identificadores como la composición de los pigmentos. El estudio demostró que el PCA podía ser una herramienta útil para la identificación de billetes falsos en la ciencia forense.

DISCRIMINACIÓN ESTADÍSTICA DE LAS PAUTAS
En la ciencia forense (véase conceptos relacionados con este término, y véase asimismo criminalística), la discriminación estadística de los patrones (calzado, banda de rodadura de los neumáticos o incluso patrones de cañones o cámaras de armas de fuego) es una parte importante de la criminalística y de la investigación de la escena del crimen.

Se cree ampliamente en la ciencia forense (véase conceptos relacionados con este término, y véase asimismo criminalística) que los patrones de marcas accidentales poseen altos grados de singularidad.Entre las Líneas En las bandas de rodadura de los neumáticos, por ejemplo, cualquiera de las miles de imperfecciones causadas en la fabricación o, aún más, como resultado de cortes, mellas y otros desgastes de la carretera, se supone que la banda de rodadura de cualquier neumático es única entre los demás. Esta suposición, sin embargo, ha sido el desafío en varios casos judiciales.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Lo que el análisis de patrones puede hacer es estimar o cuantificar la cantidad de similitud potencial entre los patrones de la banda de rodamiento de los neumáticos, revelando así numéricamente cuán similares son dos patrones entre sí en la situación más extrema posible o en ausencia de la mayor parte de la información de que suelen disponer los investigadores forenses, como la marca del neumático, la ubicación de la marca de la banda de rodamiento que queda, y así sucesivamente.

Más Detalles

ESTADÍSTICAS BAYESIANAS
Las estadísticas bayesianas describen la incertidumbre epistemológica por medio de la probabilidad matemática. Sobre la base de las probabilidades bayesianas (en las que se asigna una probabilidad a una hipótesis), las estadísticas bayesianas incorporan pruebas expresadas en términos de grados de creencia.

En la ciencia forense (véase conceptos relacionados con este término, y véase asimismo criminalística), el enfoque bayesiano se utiliza en la evaluación de los resultados del laboratorio forense como una forma de cuantificar la incertidumbre y al mismo tiempo explicarla a los jueces, fiscales y abogados defensores en los procedimientos judiciales. Lo que este enfoque hace también es distribuir la responsabilidad entre todas las partes (el laboratorio forense así como los diversos actores de la sala de tribunal).
Revisión de hechos: Robert [rtbs name=”ciencia-forense”]

Recursos

Métodos Estadísticos en la Ciencia Forense en Inglés

Una traducción de métodos estadísticos en la ciencia forense al idioma inglés es la siguiente: Statistical Methods in Forensic Science .

Véase También

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