Российской Федерации Российский федеральный центр судебной экспертизы экспертная криминалистическая идентификация выпуск II

вычислим их по формуле Далее, найдем статистику l] и проверим, выполняется ли условие Если это условие выполняется, то гипотезу следует отклонить и эксперт может сформулировать отрицательный вывод о тождестве. В противном случае следует признать, что нулевая гипотеза не противоречит имеющимся экспериментальным данным, и найти вероятность случайного совпадения наблюдений. Криминалистическая оценка экспериментальных данных Для решения задачи криминалистической оценки экспериментальных данных необходима некоторая информация, получить которую можно в результате выборочного обследования объектов генеральной совокупности, содержащей и объекты, исследуемые в экспертизе. Такой информацией являются результаты измерений значений изучаемого признака у объектов специально собранной натурной коллекции. Используя эти данные, можно построить распределение свойства в генеральной совокупности. Несколько упрощая, допустим, что это дискретное распределение достаточно точно аппроксимируется непрерывной нормальной кривой с параметрами ξ и . Теперь обозначим через случайную величину, распределенную как - ее произвольную реализацию. Обозначим также через и оценки неизвестных математического ожидания �� и дисперсии . Отметим, что результаты выборочного обследования объектов генеральной совокупности необходимы как для проверки гипотезы о том, что случайная величина имеет выбранный тип распределения, так и для оценки параметров ξ и . Более подробное изложение этих вопросов можно найти в работе [10]. Ниже оценки и принимаются уже известными. До сих пор нами не делалось никаких различий между исследуемыми в экспертизе объектами. Теперь необходимо вспомнить, что один из них (например, первый) является искомым объектом, а второй - проверяемым. Далее, для того чтобы дать точную математическую постановку задачи криминалистической оценки экспериментальных данных, рассмотрим следующую частотную интерпретацию вероятности случайного совпадения измерений сравниваемых в экспертизе объектов. Предположим, что была проведена серия экспериментов, в которых последовательно сравнивались все без исключения предметы генеральной совокупности с искомым объектом, и при этом в каждом эксперименте использовалась одна и та же аналитическая техника, было выполнено одинаковое количество измерений, а решение о сходстве либо различии сравниваемых объектов принималось на основе критерия Стьюдента с тем же уровнем значимости, что и в фактически проведенной экспертизе. Теперь вполне естественно допустить, что в такой серии экспериментов измерения одной части предметов изучаемой генеральной совокупности будут значимо отличаться от измерений искомого объекта, а другой - нет. Обозначим через долю в генеральной совокупности объектов из последнего множества и отметим следующее обстоятельство. В идентификационных исследованиях при формулировании выводов о родовом тождестве сравниваемых объектов эксперт должен каким-то образом указать объем выделяемой им группы предметов. Очевидно, что именно определение величины и является адекватным решением проблемы оценки объема идентификационной группы, сформированной экспертом на основе полученных им экспериментальных данных. Ясно, что практическое проведение рассмотренной выше серии экспериментов невозможно в принципе. Поэтому польскими криминалистами Сосиным и Голонзка предложен метод вычисления вероятности с использованием упоминавшихся выше данных выборочного обследования объектов генеральной совокупности. В этой связи положим и обозначим через гамма-функцию с аргументом . Тогда вероятность случайного совпадения измерений искомого и проверяемого объектов можно найти по формуле При проведении практических расчетов необходимо вместо неизвестных параметров подставить в формулу (2) их оценки, полученные как в процессе производства экспертизы, так и в результате научных исследований. Отметим, что во ВНИИСЭ для ЭВМ "Искра-226" была разработана программа, позволяющая вычислять как по формуле (2), так и в ситуациях, когда изучаемые объекты сравниваются по совокупности признаков. Обобщение формулы (2) на многомерный случай проведено в работе [6]. Планирование эксперимента При проведении идентификационного исследования, формулируя категорический вывод, допускают ошибки двух типов. Во-первых, с вероятностью отклоняют гипотезу о тождестве в случае, когда она справедлива. И, во-вторых, с вероятностью принимают эту гипотезу в ситуации, когда на самом деле искомый и проверяемый объекты не тождественны друг другу. Отметим, что вероятность одной из указанных ошибок существует независимо от того, используются в экспертизе математические методы или нет. В последней случае значения или просто остаются неизвестными, что отнюдь не повышает надежности формулируемых экспертом выводов. Очевидно, что, решая идентификационную задачу, всегда желательно проводить измерения таким образом, чтобы иметь минимальные значения вероятностей и . Поэтому целесообразно рассмотреть кратко взаимосвязи между уровнем значимости, вероятностью случайного совпадения измерений и некоторыми другими параметрами эксперимента, проводимого при сравнении образцов идентифицируемого и проверяемого объектов. В связи с этим напомним, что уровень значимости выбирается экспертом до проведения измерений, а вероятность вычисляется уже после того, как эксперимент завершен. При фиксированных числах измерений и уменьшение уровня приводит к увеличению уровня , что, очевидно, снижает информативность экспертного заключения. С другой стороны, увеличение вероятности повлечет за собой рост числа ошибок в тех случаях, когда эксперт формулирует категорический отрицательный вывод о тождестве сравниваемых объектов. Таким образом, стремление к одновременному уменьшению вероятностей и без привлечения дополнительной информации в принципе невозможно. Добиться одновременного снижения уровней и можно за счет выбора более информативного признака, либо увеличения числа измерений каждого из исследуемых объектов, либо применения более совершенных методов аналитического исследования вещественных доказательств. Задачи выбора наиболее информативных признаков и наиболее эффективных средств их измерения решаются на этапе разработки идентификационных методик и поэтому здесь не рассматриваются. Ниже речь идет только о планировании измерений в экспертном производстве. Анализ формулы (2) приводит к выводу о том, что при фиксированном значении вероятность уменьшается с ростом любого из чисел или . Однако в случае, когда одно из них ограничено, уровень также будет ограничен снизу некоторым ненулевым значением, даже если второе число измерений стремится к бесконечности. Отмеченное обстоятельство является весьма существенным, так как в экспертной практике нередко удается провести лишь очень малое количестве измерений для искомого объекта. Принимая во внимание сказанное выше, задачу планирования эксперимента в идентификационном исследовании в общих чертах можно сформулировать следующим образом. При фиксированном уровне значимости необходимо выбрать такие числа измерений признака искомого и проверяемого объектов, при которых дальнейшее увеличение переменных и уже не приводит к существенному уменьшению ожидаемого значения вероятности Завершая, отметим, что на стадии планирования экспертизы в формуле (2) неизвестной величиной является оценка параметра . Поэтому при проведении практических вычислений в формуле (2) следует положить . Полученное при этом значение окажется заведомо выше того, которое будет фактически найдено, если после проведения эксперимента не выявятся различия между измерениями искомого и проверяемого объектов. Повторяя расчеты при разных значениях переменных и , можно подобрать такое число измерений, которое удовлетворяет сформулированным выше требованиям. § 5. Особенности и перспективы программной реализации математических моделей задач экспертно-криминалистической идентификации Как мы уже отмечали, математическое моделирование задачи экспертно-криминалистической идентификации лежит в основе алгоритмической и программной реализации автоматизированного ее решения. В настоящее время в РФЦСЭ разработаны программные комплексы, реализующие автоматизированнее решение идентификационной задачи по количественным свойствам на стадии сравнительного исследования и синтезирующей стадии (комплексы "КОНТРАСТ" и "БЕТА"). Создан также ряд программных комплексов, реализующих автоматизированное решение некоторых частных идентификационных задач судебной почерковедческой экспертизы. Для решения классификационных задач, возникающих в процессе идентификационного исследования, разработаны многочисленные автоматизированные информационно-поисковые системы по многим объектам судебной экпертизы. Большинство указанных программных комплексов рассчитано на активное участие эксперта в их использовании. Поэтому работа их осуществляется в так называемом диалоговом режиме, суть которого заключается в следующем. Во-первых, будучи запущенным на выполнение, программный комплекс выдает на пульт пользователя (т.е. на экран дисплея) информацию о том, какие задачи можно решать с помощью данного программного комплекса, и запрашивает пользователя о том, какую задачу он намерен решать. Во-вторых, в процессе работы программный комплекс выводит на экран дисплея все запросы на ввод информации, необходимой для дальнейшей работы (при том информация может как вводиться в ЭВМ вручную, с клавиатуры пульта пользователя, так и считываться с внешнего запоминающего устройства). Таким образом, эксперт при работе с программными комплексами в диалоговом режиме сохраняет за собой целеполагающую функцию, а, кроме того, возможно непосредственное обшение эксперта с ЭВМ, точнее с программным комплексом. В диалоговом режиме разработаны, например, программные комплексы "КОНТРАСТ" и "БЕТА", почти все автоматизированные информационно-поисковые системы и другие программные комплексы. Технической базой указанных разработок являются персональные компьютеры, снабженные набором внешних устройств, дающих возможность работать в интерактивном режиме и получать необходимые выходные данные не только в текстовое, но и в графическом виде. В последнее время широкое распространение начинают получать автоматизированные измерительные комплексы, которые представляют собой систему, включавшую аналитический прибор (спектрограф, хроматограф и др.), состыкованный с компьютером. Такой комплекс позволяет в автоматическом режиме не только вводить аналитическую информацию в компьютер, но и обрабатывать ее по заранее определенной программе и получать на выходе результаты анализа. Широкое распространение начинают получать и системы автоматической обработки изображений. Такие системы позволяют вводить в компьютер (со сканера либо с помощью оптических устройств) информацию о внешнем строении объектов судебной экспертизы (дактилоскопические отпечатки, письменные знаки, следы на гильзах и пулях и пр.), обрабатывать эту информацию и использовать полученные результаты для формирования экспертного вывода.

Похожие:

	Российской Федерации Российский федеральный центр судебной экспертизы... Определение рыночной стоимости амтс сравнительным подходом с применением рыночного метода оценки 24		Методические рекомендации для судебных экспертов М.: Рфцэ, 2013.... Федеральное бюджетное учреждение российский федеральный центр судебной экспертизы
	Методические рекомендации для судебных экспертов М.: Рфцэ, 2013.... Федеральное бюджетное учреждение российский федеральный центр судебной экспертизы		Исследование проводится в объеме поставленных на разрешение вопросов,... Российский федеральный центр судебной экспертизы при Министерстве юстиции Российской Федерации, именуемое в дальнейшем «Исполнитель»,...
	Пособие по программе «Основы судебной экспертизы» ...		В российской федерации Настоящий Федеральный закон определяет правовую основу, принципы организации и основные направления государственной судебно-экспертной...
	Обобщение судебной практики по применению норм Уголовно-процессуального... Обобщение судебной практики за 2009 год, проводимое Калининградским областным судом, показало, что, несмотря на ошибки, связанные...		В российской федерации Федеральный закон определяет правовую основу, принципы судебно-экспертной деятельности в Российской Федерации (далее судебно-экспертная...
	Анализ судебной практики по применению норм Арбитражного процессуального...		Производство судебно-экономической экспертизы Учебное пособие предназначено для студентов-бакалавров, изучающих дисциплину «Криминалистика» и«тко», для магистров по дисциплине...