Estadística y probabilidad en antropología forense

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Estadística y probabilidad en antropología forense (Zuzana Obertova)

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Título original:

Statistics and Probability in Forensic Anthropology

Contenido del libro:

Statistics and Probability in Forensic Anthropology ofrece una guía práctica para científicos forenses, principalmente antropólogos y patólogos, sobre cómo diseñar estudios, cómo elegir y aplicar enfoques estadísticos y cómo interpretar los resultados estadísticos en la práctica forense.

Al igual que en otras disciplinas forenses, médicas y biológicas, la estadística ha cobrado cada vez más importancia en la antropología forense y la medicina legal, pero no existe ningún libro que aborde específicamente las necesidades de los antropólogos y patólogos forenses en relación con la investigación realizada en este campo y la interpretación de los resultados de la investigación y los hallazgos de los casos en el marco de los procedimientos legales. El libro incluye la aplicación de la estadística frecuentista y bayesiana en relación con temas relevantes para la investigación y la interpretación de los hallazgos en antropología forense, así como capítulos generales sobre el diseño de estudios y enfoques estadísticos que abordan los errores de medición y la fiabilidad.

En todo el libro se utiliza terminología científica comprensible para estudiantes y profesionales avanzados de antropología forense, patología y disciplinas afines. Además, Estadística y probabilidad en antropología forense facilita una comprensión suficiente de los procedimientos estadísticos y de la interpretación de datos basada en resultados y modelos estadísticos, lo que ayuda al lector a presentar con confianza su trabajo dentro del contexto forense, ya sea en forma de informes de casos con fines jurídicos o como publicaciones de investigación para la comunidad científica.

Otros datos del libro:

ISBN:9780128157640
Autor:
Editorial:
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2020
Número de páginas:418

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)