新型犯罪日趋复杂,案件审判人员对高标准技术工作的需求不断增加,这些都要求研究新的证据评价方法,从而对各种微量物证理化检测数据的证据价值进行评估.证据评估方法能够反映法庭科学家在案件审理中的作用.这意味着上述数据(证据)应当在案件诉讼中控辩双方提出了相互对立的假设H1和H2的情况下接受评估,贝叶斯模型适用于这种情况下的证据评估.本文描述了在比较和分类(其实分类也是以比较为基础)问题中使用似然比方法(LR)对被观察的理化数据进行评估的原理.LR模型允许在一次计算中将所有重要的因素都包括在内,以此实现对相关理化数据的评估.这些因素包括,被比较样本间被比对理化数据的相似性,被测理化数据在有关总体中的稀有性,以及可能的误差来源(样本之内、之间的差异性)等.作为统计工具,LR模型只能用于仅以几个变量描述的数据库,而事实上大多数理化数据都是高度多维的(比如光谱),因此,需要使用缩维手段比如图形模型或适当的化学计量工具作降维处理,本文对此举例说明.需要指出,LR模型只应作为一种支持性(非决定性!)的工具,其结果(论)要接受严格的分析判断.换言之,统计方法并不能传达绝对的真相,采用的分析技术会有各自的不确定度,各种可能的错误答案也是统计方法的构成部分.因此,应当进行灵敏度检验亦即对所用分析方法作处理验证,从而确定其表现优劣.基于此,本文采用经验交叉熵方法举例说明如何对LR模型作校验.关于来源水平的理化数据评估,这涉及到比较样品是否源自于同一物体即是否具同一性的问题.通常,办案人员(法官、检察官或警察)会对被发现的取自于身体、衣服或鞋子的微量物证(显示与对照样本类似)是否发生了转移并留存下来的活动感兴趣,这就是所谓的活动水平检验,本文对此已有讨论分析.