Beim Umgang mit Erfahrungssätzen vor Gericht besteht die Gefahr, den wahrscheinlichkeitstheoretischen Fehlschluss der „Inverse Fallacy“, das Vertauschen bedingter Wahrscheinlichkeiten, zu begehen. Ein solcher Fehlschluss kann in der juristischen Entscheidungsfindung schwerwiegend sein. In der Arbeit wird mithilfe empirischer Methoden gezeigt, dass dieser Fehlschluss in zivilprozessualen Gerichtsentscheidungen, in denen ein Anscheinsbeweis herangezogen wird, zu beobachten ist und erhebliche Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung haben kann. Die Arbeit ist an der Forschungsstelle „Statistik vor Gericht“ der Professur für empirische Wirtschaftsforschung und angewandte Statistik an der Universität Bremen entstanden.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Beim Umgang mit Erfahrungssätzen vor Gericht besteht die Gefahr, den wahrscheinlichkeitstheoretischen Fehlschluss der "Inverse Fallacy", das Vertauschen bedingter Wahrscheinlichkeiten, zu begehen. Ein solcher Fehlschluss kann in der juristischen Entscheidungsfindung schwerwiegend sein. In der Arbeit wird mithilfe empirischer Methoden gezeigt, dass dieser Fehlschluss in zivilprozessualen Gerichtsentscheidungen, in denen ein Anscheinsbeweis herangezogen wird, zu beobachten ist und erhebliche Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung haben kann. Die Arbeit ist an der Forschungsstelle "Statistik vor Gericht" der Professur für empirische Wirtschaftsforschung und angewandte Statistik an der Universität Bremen entstanden.
Aktualisiert: 2023-02-14
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Beim Umgang mit Erfahrungssätzen vor Gericht besteht die Gefahr, den wahrscheinlichkeitstheoretischen Fehlschluss der „Inverse Fallacy“, das Vertauschen bedingter Wahrscheinlichkeiten, zu begehen. Ein solcher Fehlschluss kann in der juristischen Entscheidungsfindung schwerwiegend sein. In der Arbeit wird mithilfe empirischer Methoden gezeigt, dass dieser Fehlschluss in zivilprozessualen Gerichtsentscheidungen, in denen ein Anscheinsbeweis herangezogen wird, zu beobachten ist und erhebliche Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung haben kann. Die Arbeit ist an der Forschungsstelle „Statistik vor Gericht“ der Professur für empirische Wirtschaftsforschung und angewandte Statistik an der Universität Bremen entstanden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Paola 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.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Paola 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.
Aktualisiert: 2023-04-04
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