奧林再犯預測法是美國伊利諾斯州矯治部研究員奧林在改進伯吉斯預測方法的基礎上，於1951年進行的一項假釋預測研究方法。他從494名假釋者的生活經歷資料中選出12個預測因子，即：（1）犯罪罪名；（2）判決刑期；（3）犯罪人類型；（4）家庭狀況；（5）家庭對罪犯的態度；（6）罪犯的社會特徵；（7）職業履歷；（8）出獄後工作的適應程度；（9）居住社區；（10）共犯人數；（11）人格特徵；（12）精神醫學預測。
預測方法是：先為各因子下設2至7個細目，然後就各細目計算假釋違犯率，根據各細目的違犯率分為有利項目、中性項目和不利項目3類，並分別計點。計點方法是，有利於假釋的細目計1分，中性細目計零分，不利於假釋的細目計負1分，同一因子中各細目的有利點數與不利點數之差即為該因子所得點數，然後計算出每一假釋者在12種因子中的得點總數，再根據全體預測對象得點情況，在最高點數與最低點數之間劃分若等級，分別計算各等級的假釋違犯率並製成假釋違犯預測表。根據此表，得分愈高，再犯率愈低；得分愈低，再犯率愈高。
