伯吉斯假釋成敗預測是美國芝加哥大學社會學教授E．w．伯吉斯首創的預測被假釋犯人再犯罪可能性的方法。世界上最早的再犯預測表。1928年E．W．伯吉斯發表《伊利諾斯州的不定期刑與假釋制度》一文，詳細介紹其與同事對伊利諾斯州三個矯正機構假釋成功率的調查及由此產生的研究再犯罪預測方法的經過。E．W．伯吉斯領導的課題組對該州彭的克（Pontlac）、門那爾（Mennard）和朱利（Juliet）三個矯正機構假釋的3。cO名犯人假釋成功或失敗的官方記錄作調查統計，並詳細研究被假釋犯人假釋前的不同生活經歷，從所收集的資料中，選出21個預測因素，並分別用分數表示，再根據假釋者的得分製成得分與假釋成敗之間的關聯表。
這21個預測因素是：（1）犯罪性質；（2）共犯人數；（3）國籍；（4）雙親狀態；（5）婚姻狀態；（6）犯罪類型；（7）社會類型；（8）發生犯罪行為地點；（9）居住範圍；（10）近鄰的類型；（11）逮捕時有無固定住所；（12）法官、檢察官對能否作寬大處理的意見；（13）收容時是否經過小型犯罪答辯；（14）刑種及刑期；（15）實際服刑時間；（16）以前犯罪記錄；（17）以前職業記錄；（18）關押期間懲罰記錄；（19）假釋時年齡；（20）智商；（21）性格類型。進行預測時．根據被假釋者的實際情況對各因素打分。分數越高，假釋成功的可能性越大,反之，則再犯的可能性越大。該方法因簡便易行而為各國所廣泛套用。
