Cognitive Forensic Sciences - Scienze Cognitive Forensi

FABIO FERLAZZO

Obiettivi generali
Conoscenza rigorosa dei modelli probabilistici dalle applicazioni alle relazioni con altre parti
della matematica, applicabili ai contesti forensi.
Obiettivi specifici
Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding).
Al temine del corso lo studente avrà acquisito le nozioni e i risultati di base relativi a spazi di probabilità, variabili aleatorie, indipendenza, leggi dei grandi numeri. funzioni caratteristiche, convergenza debole, teoremi limite e alla loro applicazione nelle scienze forensi.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding).
Al temine del corso lo studente sarà in grado di risolvere semplici problemi che richiedano l’uso di tecniche probabilistiche sia nelle applicazioni che in problemi di matematica pura.
Autonomia di giudizio (making judgements).
Lo studente avrà le basi per analizzare le analogie e le relazioni tra gli argomenti trattati e argomenti del corso di Scienze Forensi.
Abilità comunicative (communication skills).
Capacità di esporre i contenuti nella parte orale della verifica e negli eventuali quesiti teorici presenti nella prova scritta.
Capacità di apprendimento (learning skills).
Le conoscenze acquisite permetteranno uno studio relativo ad aspetti più specialistici del calcolo delle probabilità.

Gli obiettivi del corso sono:
- Aggiornare la matematica di base e sviluppare la familiarità con il ragionamento quantitativo in ambito forense e legale.
- Imparare a valutare le prove forensi e le insidie del ragionamento giuridico.
- Fornire una panoramica degli strumenti matematici per le indagini penali.

Matematica della scuola superiore.

il corso è insegnato in inglese

Le slide di tutte le lezioni sono disponibili sulla pagina moodle del corso.
La maggior parte del materiale presentato in classe è tratto da uno dei seguenti libri:
1. Adam C., Essential mathematics and statistics for forensic science, ( Wiley-Blackwell 2010)
2. Aitken C.– Taroni F. – Bozza S., Statistics and the Evaluation of Evidence for Forensic Scientists, 3rd Ed (Wiley 2020)
3. Devlin K.– Lorden G., The Numbers Behind NUMB3RS: Solving Crime with Mathematics, (Penguin 2007)
4. Meester, R.– Slooten, K. Probability and Forensic Evidence: Theory, Philosophy, and Applications (Cambridge University Press 2021)
5. Schneps L.– Schneps C., Math on Trial, (Basic Books 2013)
Per la probabilità di base, qualsiasi testo elementare sull'argomento conterrà il materiale necessario (e molto di più!). Due di questi libri sono:
• Ash C. – The Probability Tutoring Book: An Intuitive Course for Engineers and Scientists (And Everone Else!) (IEEE 1993)
• Finkelstein M. Basic Concepts of Probability and Statistics in the Law, (Springer 2009)

I documenti e le risorse online sono disponibili sulla pagina moodle del corso.

Lectures

Frequenza non obbligatoria, ma fortemente consigliata.

Valutazione in itinere e presentazione di un argomento scelto in accordo col docente.

esercizi elementari su probabilità condizionata e teorema di Bayes

• Basic probability


• Some legal cases (Sally Clarck, Kristen Gilbert...)


• Philosophy of probability


• Baye theorem and evidence


• Combination of evidence


• A miscellany of quantitative tools for cromanl investigation.