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200 10$aBayessche Netze in der Rechtsprechung $eDer Strafprozess gegen Jörg Kachelmann als statistisches Entscheidungsproblem /$fvon Paola Janßen
205   $a1st ed. 2017.
210  1$aWiesbaden :$cSpringer Fachmedien Wiesbaden :$cImprint: Springer Spektrum,$d2017.
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320   $aIncludes bibliographical references.
327   $aBeweiswürdigung und richterliche Überzeugungsbildung -- Bayessche Netze als probabilistische Expertensysteme -- Sensitivitätsanalysen -- Anwendungsbeispiel: Der Fall Kachelmann.
330   $aPaola 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 probabilistische Expertensysteme Sensitivitätsanalysen Anwendungsbeispiel: Der Fall Kachelmann Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der empirischen Sozialwissenschaft und der Rechtswissenschaft, Fachgebiet Rechtsmethodik Juristinnen und Juristen im Strafrecht Die Autorin 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.
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