Ольков_С_Г_Аналитическая юриспруденция
.pdf
4 |
4 |
4 |
|
4• |
3• |
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
5 |
5 |
|
4• |
5• |
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
6 |
6 |
|
6 |
5• |
|
|
6• |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
7 |
7 |
|
7 |
7 |
|
|
6• |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
n= |
|
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
m= |
|
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
M |
|
N |
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Квадрат |
|
||
|
|
|
|
|
|
суммы |
|
||
|
Rи+Rп+Rс+Rн+Rв+Rо |
|
рангов |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
7 |
49 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
121 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
18 |
324 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
23 |
529 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
29 |
841 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
35 |
1225 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
41 |
1681 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
164 |
4770 |
|
|
|
В демонстрационных целях раскроем формулы («Формулы»→ «Показать формулы»):
G |
H |
I |
|
|
|
Rи |
Rп |
Rс |
|
|
|
=РАНГ(A2;$A$2:$A$8) |
=РАНГ(B2;$B$2:$B$8) |
=РАНГ(C2;$C$2:$C$8) |
|
|
|
=РАНГ(A3;$A$2:$A$8) |
=РАНГ(B3;$B$2:$B$8) |
=РАНГ(C3;$C$2:$C$8) |
|
|
|
=РАНГ(A4;$A$2:$A$8) |
=РАНГ(B4;$B$2:$B$8) |
=РАНГ(C4;$C$2:$C$8) |
|
|
|
=РАНГ(A5;$A$2:$A$8) |
=РАНГ(B5;$B$2:$B$8) |
=РАНГ(C5;$C$2:$C$8) |
|
|
|
=РАНГ(A6;$A$2:$A$8) |
=РАНГ(B6;$B$2:$B$8) |
=РАНГ(C6;$C$2:$C$8) |
|
|
|
=РАНГ(A7;$A$2:$A$8) |
=РАНГ(B7;$B$2:$B$8) |
=РАНГ(C7;$C$2:$C$8) |
|
|
|
=РАНГ(A8;$A$2:$A$8) |
=РАНГ(B8;$B$2:$B$8) |
=РАНГ(C8;$C$2:$C$8) |
|
|
|
J |
K |
L |
|
|
|
Rн |
Rв |
Rо |
|
|
|
=РАНГ(D2;$D$2:$D$8) |
=РАНГ(E2;$E$2:$E$8) |
=РАНГ(F2;$F$2:$F$8) |
|
|
|
=РАНГ(D3;$D$2:$D$8) |
=РАНГ(E3;$E$2:$E$8) |
=РАНГ(F3;$F$2:$F$8) |
|
|
|
=РАНГ(D4;$D$2:$D$8) |
=РАНГ(E4;$E$2:$E$8) |
=РАНГ(F4;$F$2:$F$8) |
|
|
|
=РАНГ(D5;$D$2:$D$8) |
=РАНГ(E5;$E$2:$E$8) |
=РАНГ(F5;$F$2:$F$8) |
|
|
|
193
=РАНГ(D6;$D$2:$D$8)
=РАНГ(E6;$E$2:$E$8)
=РАНГ(F6;$F$2:$F$8) 
=РАНГ(D7;$D$2:$D$8) =РАНГ(E7;$E$2:$E$8) =РАНГ(F7;$F$2:$F$8)
=РАНГ(D8;$D$2:$D$8)
=РАНГ(E8;$E$2:$E$8)
=РАНГ(F8;$F$2:$F$8) 
n= |
=СЧЁТ(A2:A8) |
|
|
m= |
=СЧЁТ(A2:F2) |
|
Квадрат |
Rи+Rп+Rс+Rн+Rв+Rо |
суммы рангов |
|
|
=СУММ(G2:L2) |
=СТЕПЕНЬ(M2;2) |
|
|
=СУММ(G3:L3) |
=СТЕПЕНЬ(M3;2) |
|
|
=СУММ(G4:L4) |
=СТЕПЕНЬ(M4;2) |
|
|
=СУММ(G5:L5) |
=СТЕПЕНЬ(M5;2) |
|
|
=СУММ(G6:L6) |
=СТЕПЕНЬ(M6;2) |
|
|
=СУММ(G7:L7) |
=СТЕПЕНЬ(M7;2) |
|
|
=СУММ(G8:L8) |
=СТЕПЕНЬ(M8;2) |
|
|
=СУММ(M2:M8) |
=СУММ(N2:N8) |
|
|
2). Как видно в нашем случае имеются связанные (повторяющиеся) ранги – по столбцам «Николаев» (ранг 4), «Васильев» (ранги 3 и 5) и «Онищенко» (ранг 6). Причем по столбцу «Васильев» таких рангов два. В таблице связанные ранги отмечены.
Поскольку имеются связанные ранги используем формулу:
W = |
|
|
12G |
|
|
|
|
|
|
m2 × (N3 |
m |
|
|
|
|
|
|
||
|
- N) - m × å(t3 - t) |
, где |
t – число одинаковых рангов по |
||||||
|
|
|
1 |
|
|||||
каждому признаку (по каждой переменной). |
|||||||||
|
|
|
|
|
N |
|
|
|
|
|
N |
|
|
(åRИi |
+ RПi |
+... + RОi )2 |
|||
G = å(RИi |
+ RПi +... + Roi )2 − |
i=1 |
|
|
|
|
|||
|
|
N |
, |
||||||
|
i=1 |
|
|
|
|
|
|||
1) G = 4770 −1647 2 = 4770 −3842 = 928
3
2) å(t3 - t) = (23 - 2) + (43 - 4) + (23 - 2) = 72
1
194
3) |
W = |
12 ×928 |
|
= |
|
11136 |
= 0,95 |
|
||
62 ×(73 - 7) |
- 6 |
×72 |
36 |
×336 - 432 |
. |
|||||
|
|
|
|
|||||||
Из чего следует, что между переменными И, П, С, Н, В, О существует сильная положительная связь. Однако отметим, что при вычислении коэффициента конкордации теряется часть информации (не учитывается величина отклонений, а учитываются только ранги), поэтому он менее точен, чем линейный коэффициент корреляции, и в данном случае несколько завышает величину коэффициента корреляции.
6) Статистическая значимость коэффициента конкордации проверяется с помощью критерия Пирсона χ2, для чего сначала нужно вычислить эмпирическое значение данного критерия, а
потом сравнить его с табличным. |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
Эмпирическое значение критерия Пирсона χ2 |
для |
|||||||||||||||
коэффициента |
конкордации |
|
в |
случае |
|
связанных |
рангов |
|||||||||
вычисляется по формуле: |
χфакт |
2 |
= |
|
12G |
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
m |
|
|
|
|
||||||||
|
|
|
m × N × (N -1) - |
å(t3 - t) |
. |
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
N -1 |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
χ 2 = |
|
11136 |
|
|
= 11136 |
= 46,4 |
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
72 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
факт |
|
|
240 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
6 ×7 |
×(7 -1) - |
|
|
|
|
|
|
|
. |
|
|
|
|
|
|
|
7 -1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
После чего находим табличное значение критерия Пирсона χ2 для df=N-1=7-1=6 (в таблицах иногда вместо df пишут ν) на уровне значимости α=0,1; α=0,05; α=0,01 и т.д. (вообще говоря, достаточно выбрать только один, устраивающий нас уровень значимости). Для α=0,1 значение χ2табл =10,645; для α=0,05 значение χ2табл =12,592; для α=0,01 значение χ2табл =16,812; для α=0,001 значение χ2табл =22,457. Как видно, значение коэффициента конкордации статистически значимо даже на уровне значимости α=0,001, поскольку 47,5 больше, чем 22,4. То есть при вероятности ошибки всего 0,1% коэффициент конкордации для включенных в модель переменных значим, что позволяет довольно уверенно утверждать о наличии сильной положительной связи между переменными И, П, С, Н, В, О.
Таким образом, оценки судей являются хорошо согласованными.
195
Почему важна согласованность в оценках судей (шире – в оценках оценщиков)? Потому, что в противном случае получится картина, хорошо описанная в басне Ивана Андреевича Крылова «Лебедь, рак и щука», «когда в товарищах согласья нет, на лад их дело не пойдет, и выйдет из него не дело, только мука». На международном уровне такие рассогласования часто ведут к войне. Неслучайно все современные государства лидирующая группа государств пытается «привести к единому знаменателю». Идет речь о неких общечеловеческих ценностях, международных судах, единых правилах торговли и ведения бизнеса и т.д.
Решим еще одну более простую задачу, связанную с оценочными юридическими плоскостями. Построим тривиальную математическую модель юридически значимого оценочного пространства, часто встречающегося в современной практике российского общества и государства. Речь пойдет об обычных ученических оценках (школьных, вузовских…), кстати, имеющих юридическое значение, поскольку есть соответствующее законодательство, выдаются аттестаты и дипломы государственного образца, возникают определенные правовые отношения, юридическая ответственность, например, за подделку диплома – негативная юридическая ответственность, связанная с уголовно-правовыми санкциями и т.д.
Задача №3.
Пусть дано: х - количество правильно решенных задач по дисциплине, например, математике, физике, гражданскому или уголовному праву и т.п.; у - оценка количества и качества
196
решенных задач в баллах от двух до пяти. То есть игрек (у) какимто заданным функциональным образом связан с икс (х). Допустим, что значения игрек связаны со значениями икс линейной функцией вида: у=2+bx при b=1, что часто встречается на практике. Тогда получим:
Таблица №1. К графику №1.
№/№ |
х |
у |
1 |
0 |
2 |
2 |
1 |
(2+1)=3 |
3 |
2 |
(2+2)=4 |
4 |
3 |
(2+3)=5 |
Интерпретация данной оценочной модели проста и очевидна. Если не решено ни одной задачи, то оцениваемый получает 2 балла (в данном случае минимально возможная оценка). Правильно решив одну задачу оцениваемый получает соответственно три балла, две задачи – четыре балла, три – пять баллов. Конечно, подобная зависимость может быть и иного рода, в том числе с непрерывными значениями оценки с последующим округлением ее значений, и учетом частей решенных задач, в нелинейной форме с
197
добавлением или убавлением констант, например, балл плюс или балл минус за оформление работы и т.д. Это уже дело вкуса преподавателя или людей (должностных лиц), имеющих соответствующий статус, и задающих более или менее строгий порядок оценивания. Но в любом случае в отношениях сторон существенно снижается неопределенность, поскольку заданы правила игры. Оцениваемый и оценщик неплохо понимают друг друга и их ожидания более или менее согласованы.
Ниже предложена другая – более сложная и подходящая модель оценивания, представленная кубической функцией, при схожих общих условиях оценивания.
Таблица №2. К графику №2.
№/№ |
х |
у |
1 |
0 |
2 |
2 |
1 |
2,235 |
3 |
2 |
2,36 |
4 |
3 |
2,405 |
5 |
4 |
2,4 |
6 |
5 |
2,375 |
7 |
6 |
2,36 |
8 |
7 |
2,385 |
198
9 |
8 |
2,48 |
10 |
9 |
2,675 |
11 |
10 |
3 |
12 |
11 |
3,485 |
13 |
12 |
4,16 |
14 |
13 |
5,055 |
Задача решена.
В модель подобного рода может косвенно включаться фактор времени (насколько быстро решаются задачи), степень сложности решаемых задач или все вместе, учитываются различные погрешности и т.п.
Многомерность оценочного пространства означает, вопервых, то, что имеются соответствующие координатные оси (до трех – наглядное графическое представление, свыше трех – только аналитическое – в виде формулы со многими переменными). Причем здесь могут появляться так называемые «зеркальные функции», когда, например, оценивая поведение некоего гражданина Кукушкина, разные оценщики за один и тот же его поступок дадут разное количество баллов, то есть получится зависимость вида: у1,у2…уn=f(x), где один поступок определяет большое количество несовпадающих оценок16. К счастью, трудности математического характера, связанные с зеркальными функциями, можно снять использованием теории случайных функций или еще более простым способом путем рассмотрения их на обычной плоскости. Второй случай связан с обычными зависимостями вида: у=f(х1,х2…хm), где в качестве независимых переменных предстают, например, характеристики оцениваемого
16 Может быть и наоборот, когда одна оценка «выдает на гора» множество поступков. В данном случае оценки выступают в качестве аргумента функции поступков.
199
объекта. Во-вторых, то, что существуют разные оценщики и разные объекты оценки. Например, разные оценщики, мыслящие даже в схожих системах координат (в данном случае согласовано начало отсчета и уровни градации (шкалирование) осей), могут давать существенно отличные оценки одним и тем же объектам оценки. Например, два судьи по одному и тому же уголовному делу вынесут разные по величине приговоры: один даст подсудимому два года лишения свободы, а второй – четыре. В-третьих, даже для сходных объектов могут существовать и существуют поразному шкалированные системы координат (в данном случае имеет место несовпадение начала отсчета и возможно разное шкалирование осей). При переходе от одной системы отсчета к другой может иметь место перенос и вращение осей. То есть координатная система сдвигается в пространстве. В современном мире, где существует около 200 суверенных государств, даже государственно-правовые системы имеют заметные различия в условиях отсутствия реальных научной морали, права и политики. Скажем, в одной стране за преступление такого-то типа получают общественное порицание, а в другой - смертный приговор. Различия, как вы понимаете, весьма значительны и тесно связаны с совокупностью государственно-правовых и моральных эталонов, государственно-правовых норм исследуемого общества, которые собственно и ложатся в основу шкалирования координатных осей, принципов сравнения реального и эталонного, определяют содержание селективной практики данного государства и общества.
200
Современные государственно-правовые многомерные оценочные пространства представлены большим разнообразием плохо технически организованных и по сути обоснованных оценочных пространств – уголовно правового, гражданскоправового, административно-правового, дисциплинарного, уголовно-процессуального, гражданско-процессуального, конституционного, избирательного, семейного, трудового, земельного, водного, лесного и т.п.
§3. Вероятностные законы распределения деяний и оценок деяний
Математическая модель юридической ответственности ничего не говорит о частотах встречаемости различных деяний и соответствующих им оценок. В частности, о том, как часто встречается нулевое (нейтральное) поведение, как часто встречаются особо негативные и особо позитивные поступки, каковы частоты различных оценок деяний субъектов правовых отношений, а узнать ответы на эти вопросы чрезвычайно интересно.
Из опыта известно, что особые злодеяния или подвиги встречаются довольно редко, в то время как наиболее часто имеют место обычные, средние деяния субъектов правовых отношений. Об этом же можно сказать, изучая каждую персональную историю. Жизнь каждого из нас состоит не из подвигов и преступлений, а если они и случаются в нашей персональной истории, то довольно редко. Вспомните, сколько раз вас поощряли и наказывали, и
201
поделите это число на число всех остальных актов, имевших место
ввашей жизни, убедившись в редкости экстремальных поступков в вашей персональной истории. Это, естественно, наводит на определенные мысли по поводу вероятностного закона распределения деяний и оценок этих деяний на плоскости юридической ответственности. Здесь же нужно обратить внимание на тот непреложный факт, что количество деяний и оценок деяний не совпадает: QX ¹ QY . Есть латентные деяния, которые не оцениваются. Нулевые деяния (нейтральные деяния) не нуждаются
воценке, и часто не находят отклика в виде оценки. С другой стороны, одно и то же деяние может быть многократно оценено. Поэтому можно сделать реалистичное допущение о том, что количество деяний больше количества оценок: QX > QY .
Зная теорию вероятностей, несложно выдвинуть первую рабочую гипотезу о том, что распределение деяний на плоскости юридической ответственности подчиняется закону нормального распределения, называемому также законом Гаусса, законом Гаусса-Лапласа. Данному замечательному закону подчиняется огромное количество процессов, протекающих в Мире. Например, рост людей в популяции, их вес, интеллект и т.д. Упомянутый закон применим к одной или ряду переменных (две и более). Для одной переменной закон Гаусса-Лапласа определяется по формуле:
f (x) = |
|
1 |
|
e− |
( x−m)2 |
||
|
|
2σ 2 |
, где f(x) – плотность распределения деяний |
||||
|
|
|
|
||||
σ |
|
2π |
|||||
|
|
|
|
|
|||
субъектов правовых отношений (для дискретных событий – это будет просто частота или частость, и вместо гладкой линии будут
202
