Чи можна статистично показати, що автомобілі використовуються як зброя вбивства?

Нещодавно я почув історію, в якій хтось сказав, що якщо вони хочуть когось вбити (і піти з ним), вони зроблять це зі своєю машиною. Вони наводили різні статистичні дані про кількість смертей, пов’язаних із авто (включаючи автомобіль на пішоходах) разом із додатковою статистикою щодо кількості водіїв, фактично засуджених до будь-якого виду злочину ... бла, бла, бла.

Моє запитання таке: чи статистично доцільно продемонструвати, що автомобілі ARE (статистично кажучи) фактично використовуються як зброя для вчинення вбивства?

Іншими словами, я усвідомлюю, що може бути неможливо продемонструвати, що будь-яка «аварія на автомобілі на пішоході» насправді була замахом / скоєним вбивством. Скоріше мені цікаво, чи можна уявити метод, в якому можна було б продемонструвати, що якийсь відсоток цих «нещасних випадків» є, по всій ймовірності, зовсім не нещасними випадками ...

statistical-significance

— sfletche
джерело

Це було на подкасті Freakonomics?

— Steve S

Я не можу легко уявити, як: різниця між вбивством і вбивством - це «попередження злоби» (психічний або мотиваційний стан); вбивство та невбивство також розрізняють за типом умислу. Жоден відмінність не здається дуже прихильним до статистичного аналізу.

— кон'югатпріор

Я відкоригував заголовок, щоб він відображав ваше фактичне запитання.

— кон'югатприор

З огляду на те, як часто люди наїжджають на дривеї, я думаю, це буде дуже важко.

— Ян Рінроуз

Хоча конкретно не є статистичним методом, залежно від того, де сталася аварія, судово-медичною наукою цілком можливо визначити, що аварія могла бути вбивством. Це неможливо для всіх аварій, але залежно від позначок на підлозі, які вказують на зміни швидкості, повідомлень очевидців про конкретні маневри та інших доказів місця злочину, ви можете визначити, що певні випадки були насправді не випадковостями, а навмисними нападами. Крім того, у ряді чи юридичних юрисдикціях є люди, засуджені за вчинення злочину за вчинення побиття когось своїм транспортним засобом.

— Nzall

Це може бути дальнім (практично кажучи), але якби ви могли взяти руки на (жертву, водія) пари і мали гідну пошукову систему в соціальній мережі, ви могли б вирахувати "ступінь розлуки" між водієм та жертвою. а потім побудувати нульовий розподіл "ступенів розмежування", передбачаючи випадкове призначення водія та потерпілого від місцевого населення, де сталася аварія (наприклад, всі, що знаходяться на типовій відстані від маршруту). Це було б правильним для ефекту «маленького містечка», коли всі мають тісні зв’язки з усіма іншими.

Ключова гіпотеза: чи мають фактичні пари водія / жертви менший ступінь відокремленості, ніж чисельність населення? Якщо це так, це означає, що або (а) близькі знайомі якимось чином "синхронізовані" у своїх рухах по місту [наприклад, демографічна стратифікація] (b), принаймні деякі випадки, мабуть, пов'язані з незвично великою кількістю близьких знайомих.

Іншим підходом було б зробити логістичну регресію з "ступенем розмежування" як змінної та "ймовірністю нещасного випадку / пари жертви" на осі y. Сильно зростаюча функція передбачає ефект "близькості".

Вам потрібно буде це підтвердити, переконавшись, чи справді будь-яка з пар "високого відношення" призвела до судового розслідування вбивства та порівняла його із загальною швидкістю обвинувачення щодо вбивства за пішохідні зіткнення.

По черзі, чи фактичні пари водія / жертви мають еквівалентні ступені відокремлення, як відомі пари вбивць / жертв?

— Олексій

@Alexis Чудова пропозиція! Моє єдине занепокоєння - це ефект "розрідження" ... більшість пішохідних ударів, мабуть, не заздалегідь (тобто це справді випадкові випадки), тому я сумніваюсь, що загальний тест рівності засобів для розділення показав би, що вони схожі на уроки для класу вбивств. Однак ваша пропозиція була б дуже корисною, якщо ми розглядаємо кількість пар водіїв / жертв як суміш того, що по суті є вбивствами та фактичними аваріями. Тоді ми могли б зробити висновок щодо параметра змішування :-) Дякую за чудову пропозицію !!

Два бали. Найголовніше: ваше занепокоєння - чудовий приклад того, чому слід враховувати, який розмір ефекту достатньо великий, щоб бути релевантним , використовуючи апріорний аналіз потужності для планування розмірів вибірки. Далі: чи помітили ви мою тонку інсинуацію гіпотези, що відповідає тестуванню на еквівалентність (і тестуванню на відповідність).

— Олексій

@ Алексис балів добре взятий! Дякуємо за уточнення ... Я пропустив вашу інсинуацію

"Усі, хто перебуває на відстані маршруту", мабуть, не є хорошим проксі-сервером для "всіх на маршруті". Лише сам факт відвідування друга змусить вас їхати в безпосередній близькості від їх сусідів. Будь-яка подія за запрошенням має дуже високу концентрацію близько знайомих людей, які їдуть в безпосередній близькості.

— Ben Voigt