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1. |
Record Nr. |
UNINA9910483772103321 |
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Autore |
Janßen Paola |
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Titolo |
Bayessche Netze in der Rechtsprechung : Der Strafprozess gegen Jörg Kachelmann als statistisches Entscheidungsproblem / / von Paola Janßen |
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Pubbl/distr/stampa |
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Wiesbaden : , : Springer Fachmedien Wiesbaden : , : Imprint : Springer Spektrum, , 2017 |
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ISBN |
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Edizione |
[1st ed. 2017.] |
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Descrizione fisica |
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1 online resource (XIV, 83 S. 18 Abb.) |
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Collana |
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Disciplina |
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Soggetti |
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Probabilities |
Sociology - Methodology |
Law and the social sciences |
Probability Theory |
Sociological Methods |
Socio-Legal Studies |
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Lingua di pubblicazione |
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Formato |
Materiale a stampa |
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Livello bibliografico |
Monografia |
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Nota di bibliografia |
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Includes bibliographical references. |
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Nota di contenuto |
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Beweiswürdigung und richterliche Überzeugungsbildung -- Bayessche Netze als probabilistische Expertensysteme -- Sensitivitätsanalysen -- Anwendungsbeispiel: Der Fall Kachelmann. |
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Sommario/riassunto |
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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. Der Inhalt Beweiswürdigung und richterliche Überzeugungsbildung Bayessche Netze als |
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