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Non-Genetic Evidence
Calculate the LR for sex evidence when the missing person is female:
library(mispitools)
# LR for sex evidence
# H1: MP is female, POI observed as female
# eps = probability of sex observation error
lr_sex(LR = TRUE, H = 1, eps = 0.05)
#> Sexo LRs
#> 1 F 1.9
#> 2 F 1.9
#> 3 F 1.9
#> 4 F 1.9
#> 5 F 1.9
#> 6 F 1.9
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#> 36 F 1.9
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#> 785 F 1.9
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#> 832 F 1.9
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#> 858 F 1.9
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#> 899 M 0.1
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#> 981 F 1.9
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#> 985 M 0.1
#> 986 F 1.9
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#> 990 F 1.9
#> 991 F 1.9
#> 992 F 1.9
#> 993 M 0.1
#> 994 F 1.9
#> 995 F 1.9
#> 996 F 1.9
#> 997 F 1.9
#> 998 F 1.9
#> 999 M 0.1
#> 1000 F 1.9Calculate the LR for age evidence:
# LR for age evidence
# MP age = 25, tolerance range = 5 years
# POI observed age falls within range
lr_age(LR = TRUE, H = 1, MPa = 25, MPr = 5, epa = 0.05)
#> group Age UHRmin UHRmax LRa
#> 1 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 2 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 3 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 4 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 5 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 6 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 7 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 8 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 9 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 10 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 11 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 12 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 13 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 14 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 15 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 16 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 17 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 18 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 19 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 20 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 21 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 22 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 23 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 24 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 25 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 26 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 27 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 28 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 29 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 30 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 31 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 32 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 33 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 34 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 35 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 36 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 37 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 38 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 39 T0 75 68.75 81.25 0.05714286
#> 40 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 41 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 42 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 43 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 44 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 45 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 46 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 47 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 48 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 49 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 50 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 51 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 52 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 53 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 54 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 55 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 56 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 57 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 58 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 59 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 60 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 61 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 62 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 63 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 64 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 65 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 66 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 67 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 68 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 69 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 70 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 71 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 72 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 73 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 74 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 75 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 76 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 77 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 78 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 79 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 80 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 81 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 82 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 83 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 84 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 85 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 86 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 87 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 88 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 89 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 90 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 91 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 92 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 93 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 94 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 95 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 96 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 97 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 98 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 99 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 100 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 101 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 102 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 103 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 104 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 105 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
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#> 110 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
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#> 126 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
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#> 129 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
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#> 149 T0 67 61.31 72.69 0.05714286
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#> 152 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
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#> 160 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
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#> 200 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
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#> 241 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
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#> 244 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
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#> 250 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 251 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 252 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
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#> 259 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
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#> 307 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 308 T0 72 65.96 78.04 0.05714286
#> 309 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 310 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 311 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 312 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 313 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 314 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 315 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 316 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 317 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 318 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 319 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 320 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 321 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 322 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 323 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 324 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 325 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 326 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
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#> 328 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
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#> 330 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 331 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
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#> 333 T0 7 5.51 8.49 0.05714286
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#> 338 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
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#> 340 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 341 T0 59 53.87 64.13 0.05714286
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#> 344 T0 77 70.61 83.39 0.05714286
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#> 351 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
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#> 453 T0 17 14.81 19.19 0.05714286
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#> 473 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 474 T0 57 52.01 61.99 0.05714286
#> 475 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 476 T0 42 38.06 45.94 0.05714286
#> 477 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
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#> 480 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
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#> 520 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 521 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 522 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
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#> 526 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 527 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
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#> 529 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 530 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 531 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 532 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 533 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 534 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 535 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 536 T0 9 7.37 10.63 0.05714286
#> 537 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 538 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 539 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 540 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 541 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 542 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 543 T0 10 8.30 11.70 0.05714286
#> 544 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 545 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 546 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 547 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 548 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 549 T0 36 32.48 39.52 0.05714286
#> 550 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 551 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 552 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 553 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 554 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 555 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 556 T0 6 4.58 7.42 0.05714286
#> 557 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 558 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 559 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 560 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 561 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 562 T0 80 73.40 86.60 0.05714286
#> 563 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
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#> 565 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
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#> 570 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
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#> 585 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
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#> 587 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 588 T0 19 16.67 21.33 0.05714286
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#> 590 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 591 T0 11 9.23 12.77 0.05714286
#> 592 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
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#> 595 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
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#> 597 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
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#> 599 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 600 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 601 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
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#> 700 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 701 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
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#> 728 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 729 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 730 T0 50 45.50 54.50 0.05714286
#> 731 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 732 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 733 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 734 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 735 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 736 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
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#> 738 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 739 T0 73 66.89 79.11 0.05714286
#> 740 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 741 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 742 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 743 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 744 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 745 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 746 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 747 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 748 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 749 T1 26 23.18 28.82 7.60000000
#> 750 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 751 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 752 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 753 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 754 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 755 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 756 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 757 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 758 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 759 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 760 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 761 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 762 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 763 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
#> 764 T1 28 25.04 30.96 7.60000000
#> 765 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 766 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 767 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 768 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 769 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 770 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 771 T1 25 22.25 27.75 7.60000000
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#> 979 T0 40 36.20 43.80 0.05714286
#> 980 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
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#> 983 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 984 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 985 T0 2 0.86 3.14 0.05714286
#> 986 T1 21 18.53 23.47 7.60000000
#> 987 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 988 T0 59 53.87 64.13 0.05714286
#> 989 T1 24 21.32 26.68 7.60000000
#> 990 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 991 T1 29 25.97 32.03 7.60000000
#> 992 T1 30 26.90 33.10 7.60000000
#> 993 T0 33 29.69 36.31 0.05714286
#> 994 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 995 T1 20 17.60 22.40 7.60000000
#> 996 T1 27 24.11 29.89 7.60000000
#> 997 T1 22 19.46 24.54 7.60000000
#> 998 T1 23 20.39 25.61 7.60000000
#> 999 T0 66 60.38 71.62 0.05714286
#> 1000 T1 27 24.11 29.89 7.60000000Conditional Probability Tables
The package uses Conditional Probability Tables (CPTs) to model evidence under each hypothesis:
# CPT under H2 (population hypothesis)
cpt_h2 <- cpt_population(
propS = c(0.5, 0.5), # 50% female, 50% male
MPa = 30, # MP age
MPr = 5, # Age range
propC = c(0.3, 0.25, 0.2, 0.15, 0.1) # Hair color proportions
)
# CPT under H1 (MP hypothesis)
cpt_h1 <- cpt_missing_person(
MPs = 1, # Female
MPc = 2, # Hair color 2
eps = 0.05, # Sex error
epa = 0.05, # Age error
epc = error_matrix_hair() # Hair color error matrix
)
# View dimensions
dim(cpt_h1)
#> [1] 4 5