犯行現場の遺留品:法廷用ベイジアンネットワーク

  • 現場に居たか居ないか、犯行に関与したかしないかで遺留品を残す確率は変わる
  • たとえば、、「柱の噛み跡犯人探し」のときの「噛み跡から検出された唾液」という場合と、「犯行現場付近の自動販売機から検出された指紋」という場合とでは、前者が「現場に居て」、「犯行に及んだ」という2つの要因に強く影響されるのに大して、後者は、「現場に居て」という方だけに関係する
  • 現場にいなければ(L1=0,L2=0)、遺留品を残す確率は0、Li=1ならば、犯行に関与しているかどうかで残すかどうかは変わる
# 現場に居たか居ないか、犯行に関与したかしないかで遺留品を残す確率は変わる
Rs <- list()
Rs[[1]] <- cptable(~R1|L1:E,values=c(0.9,0.1,0,1,0.5,0.5,0,1),levels=c("1","0"))
Rs[[2]] <- cptable(~R2|L2:E,values=c(0.5,0.5,0,1,0.9,0.1,0,1),levels=c("1","0"))
# 遺留品が誰に帰属するか
A <- cptable(~A|R1:R2,values=c(0.5,0.5,0,1,1,0,0.5,0.5),levels=c("p1","p2"))

# 遺留品の真のジェノタイプ
Ax <- cptable(~Ax|G2:G1:A,values=c(1,0,1,0,0,1,0,1,1,0,0,1,1,0,0,1),levels=c("1","2"))

# 遺留品のタイピング結果
AGx <- cptable(~AGx|Ax,values=c(0.9999999,0.0000001,0.0000001,0.9999999),levels=c("1","2"))

plist <- compileCPT(list(ps[[1]],ps[[2]],Gs[[1]],Gs[[2]],Sx,SGx,Ls[[1]],Ls[[2]],Ms[[1]],Ms[[2]],Cs[[1]],Cs[[2]],Cr,E,Rs[[1]],Rs[[2]],A,Ax,AGx))
net6 <- grain(plist)


net7 <- setEvidence(net6,nodes=c("SGx","AGx","Cr"),states=c("1","1","1"))
querygrain(net7,nodes=c("E"))
net8 <- setEvidence(net6,nodes=c("SGx","AGx","Cr"),states=c("1","2","1"))
querygrain(net8,nodes=c("E"))