содержание .. 10 11 12 13 ..

СОВЕТСКАЯ КРИМИНАЛИСТИКА. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ (Н.А. Селиванов) - часть 12

которых вообще не могут быть точно учтены, а другие с трудом
поддаются контролю. Такого рода скрытые факторы
(неучитываемые признаки) оказывают искажающее воздействие
на изучаемую зависимость.

Примером корреляционной функциональной зависимости из

области   криминалистической   идентификации,   в   данном   случае
почерковедения,   может   служить   зависимость   между   углами,
образуемыми продольными осями букв и линией строки с одной
стороны,   и   углами,   образуемыми   продольными   осями   букв   и
отводящими   штрихами,   которыми   соединяются   соседние   знаки,
— с другой. Наблюдения показывают, что с увеличением первых
увеличиваются и вторые. При этом одному и тому же значению
первого   угла   (аргумента),   измеренного   на   различных   знаках
текста, соответствует ряд значений второго угла (функции).

Это объясняется тем, что величина второго угла определяется

не   только   величиной   первого,   но   также   и   совокупностью
неучитываемых   факторов,   к   числу   которых   относятся
особенности   строения   кисти   руки   пишущего,   способ   держания
пишущего прибора, характер предшествующего и последующего
письменных   знаков,   связываемых   соединительным   штрихом,   и
некоторые другие.

Несмотря на колеблемость функции, с помощью методов

математической статистики при достаточно большом количестве
наблюдений можно выявить ее общую закономерную связь с
аргументом.

Результаты измерений зависимых признаков могут быть

выражены двумя способами. Применяя первый из них,
схематически изображают так называемое поле корреляции. Оно
представляет собой сетку квадратов, в которой вертикальные
ряды являются значениями аргумента (х), а горизонтальные ряды
—значениями функции (у}.

Таким образом, значения аргумента располагаются вдоль оси

абсцисс,   а   значения   функции—вдоль   оси   ординат.   В
соответствующих   клетках   точками   обозначаются   частные
измерения,   при   которых   получены   определенные   сочетания
значений аргумента и функции.

Общее количество точек должно быть равно числу

проведенных измерений.

При другом способе составляется корреляционная таблица,

соответствующие графы которой содержат данные о полученных
значениях признаков, находящихся в функциональной
зависимости.

Пользуясь методами математической статистики, можно на

корреляционном   поле   построить   линию,   отражающую   характер
изменения функции в зависимости от изменения аргумента. Она
называется   эмпирической   линией   регрессии  у  по  х.  По   мере
увеличения   количества   наблюдений   данная   линия   все   более
точно   отражает   закономерную   связь   между   изучаемыми,
признаками,   стремясь   к   так   называемой   предельной
теоретической   линии   регрессии.   Последняя   является   плавной
линией., которая выражается при помощи соответствующего ма-
тематического уравнения (уравнения регрессии).

Современный аппарат математической статистики дает

возможность количественно определять тесноту связи между
признаками, находящимися в корреляционной зависимости.

Мы уже отмечали, что полная колеблемость функции

является результатом действия не только учитываемого
признака (аргумента), но и неучитываемых.

В ряде случаев, включая некоторые случаи изучения

зависимостей признаков криминалистических объектов, важно
выяснить, в какой мере колеблемость функции обусловлена
изменением конкретного учитываемого признака.

Эта задача решается путем вычисления эмпирического

корреляционного отношения, которое обозначается знаком т]
(эта). Указанная величина принимает различные значения от 0
до 4-1-

Оперируют также квадратом эмпирического корреляционного

отношения — •ц

Чтобы показать степень зависимости функции от

учитываемого аргумента в процентах, величину т)

умножают на

100. Так, например, если т]

^ 0,6832, функция зависит от

аргумента на 0.6832-100 ==68%

С целью количественной оценки разброса некоторых

идентификационных признаков применяется так назы-

' Приемы вычисления эмпирического корреляционного отношения описаны в

ряде специальных работ (см., например: Луком-с к и и Я. И. Теория корреляции и
ее применение к анализу производства. М., 1958, с. 134—147).

ваемый «нормальный закон» распределения. В крими-
налистической литературе имеется указание, что этот закон

применим   при   оценке   количественных   характеристик   изделий
массового   производства.   При   нормальном   распределении
определенные   количественные   характеристики   входящих   в
совокупность   предметов   или   проб   массы   вещества   (например,
диаметры   либо   вес   дробинок)   колеблются   вокруг   некоторого
среднего значения, плавно убывая в обе стороны от него

§ 5. Отношения и множества в свете теории
криминалистической идентификации

В сфере криминалистической идентификации весьма часто

приходится

оперировать

понятием

«отношение».

Применительно .только к идентификационным признакам можно
назвать несколько видов отношений.

Это — прежде всего отношение следования. Оно ха-

рактеризует   взаимное   положение,   например,   отображений
частных   признаков   папиллярного   узора   в   отпечатке   пальца.
Допустим,   что   в   отпечатке   имеются   расположенные
непосредственно   рядом   вилка   и   мостик,   причем   последний
находится   справа.   Обозначив   первый   из   названных   признаков
через  х,   а  второй   через  у,  отношение   их   следования   можем
записать в виде:

хАг/.

Если второй признак отделен от первого некоторым числом

папиллярных линий, указанное отношение получит следующий
вид:

х А"</,

где знак п показывает количество папиллярных линий,
находящихся между признаками х и у.

Между некоторыми идентификационными призна' ками

устанавливается   отношение   согласования.   В   частности,   это
проявляется   в   одномасштабности   размеров   отображений   всех
элементов   следообразующего   предмета   в   статическом   следе.
Формой   согласованности   является   параллельность   трасс   в
следах от стенок канала

' См.: Колдин В. Я. Идентификация и ее роль в установлении истины по

уголовным делам, с. 82.

92твола оружия на выстреленной пуле и трасс в динамическом следе орудия
взлома.

Представляется, что как отношение согласования можно

рассматривать одинаковость конфигураций и относительных

размеров подстрочных элементов разных букв («у», «д», «з»),
характеризующих почерки многих лиц.

Отношение согласования принято выражать знаком «о»

(сигма). Так, например, если признаки хну находятся между собой
в отношении согласования, это записывается следующим
образом:

хау

Не лишено интереса отношение однородности. Как уже

указывалось, идентификационные признаки с целью их лучшего
познания и описания подразделяются на определенные группы.
Одним   из   наиболее   важных   является   деление   признаков   на
общие   и   частные.   В   свою   очередь   как   общие,   так   и   частные
признаки   могут   быть   подвергнуты   дальнейшему   делению   на
более мелкие группы. Например, частные признаки папиллярных
узоров   на   пальцах   рук   допускают   их   разбиение   на   следующие
подмножества: а) имеющие форму определенных фигур (вилка,
мостик и др.); б) представляющие собой линию (мостик, обрывок,
тонкая   линия);   в)   являющиеся   элементом   линии   (начало,
окончание); г) имеющие вид изолированной точки.

Одно из отношений, которое выполняется на примере

идентификационных   признаков,   называется   вхождением   в
составляющие.   Данное   отношение   обусловлено   возможностью
расчленения многих признаков на их составные элементы. Так, в
трасологической   идентификации   обуви   по   следу   подошвы   в
качестве частных признаков используются отображения гвоздей
(металлических   или   деревянных).   При   этом   каждый   из   них
изучается   с   точки   зрения   размеров,   общей   формы   (круглая,
овальная,   четырехугольная),   особенностей   контура   в   виде
различного рода неровностей.

При проведении сравнительных дактилоскопических

исследований часто используется такой частный признак, как
«мостик».

Последний приходится оценивать в отношении его

длины, ширины, величины углов, под которыми он соединяет две
соседние папиллярные линии.

В обоих случаях эксперт-криминалист имеет дело с

признаками, которые  он  выделяет в качестве элементов путем
расчленения   исходного   частного   признака.   Выделенные
элементы   связаны   с   исходным   частным   признаком,
подвергнутым   расчленению,   отношением   вхождения   в
составляющие,

Некоторые идентификационные признаки бывают связаны

отношением сопутствия. Например, высокой степени
технической выработанности почерка нередко сопутствуют такие
признаки, как скорописные упрощения и вычурность
конфигурации отдельных знаков.

Наконец, нельзя не сказать об отношении порядка. Известно,

что   различные   идентификационные   признаки   тех   или   иных
объектов отождествления имеют неодинаковую ценность с точки
зрения их влияния на  вывод о тождестве.  Ценность признаков
принято   обозначать   термином   «идентификационная
Значимость».   Она   обусловлена   частотой   встречаемости,
распространенностью   соответствующих   признаков:   чем   реже
признак   встречается,   тем   он   ценнее.   Предприняты   попытки  на
материалах определенных выборок подсчитать частоты встреча-
емости   идентификационных   признаков   ряда   объектов
криминалистической   идентификации:   почерка,   лица   человека,
папиллярных   узоров   на   пальцах   рук.   Идентификационные
значимости   признаков     выражаются   в   определенных   числовых
показателях—дробях,   указывающих,   у   какой   части
соответствующих объектов они встречаются, либо в логарифмах
этих дробей.

В таблице признаков последние нетрудно расположить в

порядке постепенного убывания или возрастания их значимости.

Отношения, с которыми приходится иметь дело в

криминалистической идентификации, самым тесным образом
связаны с понятием множества, точнее—разрешимого
множества

' В математике принято различать множества и разрешимые множества.

Множество — это совокупность всех объектов определенного вида, для которого
не существует точного способа (алгоритма), позволяющего установить, является
ли конкретный объект элементом этой совокупности. Такие множества принято
именовать классами.

Разрешимое множество — совокупность, для которой существует указанный

выше алгоритм. Пример множества: совокупность всех слов русского языка;
пример разрешимого множества: сово-

В частности, тот или иной признак, входящий в комплекс,

индивидуализирующий почерк конкретного лица, является
элементом множества, состоящего из всех признаков, которые
характеризуют этот почерк. Данное обстоятельство может быть
выражено посредством символа принадлежности:

где х—признак почерка, а М—индивидуальный комплекс

признаков.

Как множество можно рассматривать почерки всех лиц,

пишущих на определенном языке. Его элементом является
почерк любого лица данной категории.

Равным образом обнаруженная при исследовании

вещественных доказательств выстрела совокупность признаков,
достаточная   для   установления   определенного   экземпляра
огнестрельного оружия, является элементом множества, которое
включает   в   себя   все   экземпляры   оружия   данной   системы   или
модели. Совокупность признаков, дающая возможность судить о
системе   или   модели   оружия,   примененного   при   совершении
преступления, относится к элементам множества, включающего
все системы (модели) данного типа или вида.

Если эксперт-криминалист, произведя техническое

исследование   документа,   устанавливает   определенный   способ
подделки,   то   комплекс   признаков,   положенный   в   основу   его
вывода,   относится   к   множеству,   образуемому   всевозможными
способами, к которым прибегают подделыватели документов.

Вообще говоря, множества (группы) объектов могут

конструироваться по- любому количеству совпадающих
признаков. В одну и ту же группу можно условно зачислить все
объекты, которые имеют хотя бы по одному совпадающему
признаку. На языке математики такие объекты принято именовать
толерантными. Толерантность объектов хну обозначается:

х-су.

Исходное множество объектов, подвергающихся разделению

на группы, может быть самым различным.

купность слов, употребляемых в русской речи. Отличие первого от второго
определяется отсутствием надежного способа, позволяющего точно установить
все слова, которые следует отнести к русскому языку.

В математике оно называется пространством толерантности (Л1,
т).

В сфере криминалисгической идентификации пространство

толерантности задается самой общей характеристикой объектов
множества: ,

а) целевым назначением предметов (например, ис-

пользование в качестве огнестрельного оружия, составной части
боеприпаса, материала письма при изготовлении документов);

б) происхождением (например, от человека или животного, как

в случае исследования волос);

в) агрегатным состоянием вещества (сыпучее, жидкое) и т. д.
Пространство толерантности состоит из некоторого числа

групп, называемого множеством классов толерантности. Группы
(классы), .имеющие какие-либо одинаковые признаки,
называются пересекающимися. Пересечение множеств
обозначается

M3==Mf}Mi, где М и М\—

пересекающиеся множества.

К криминалистическим исследованиям, проводимым с целью

установления однородности или неоднородности, предъявляется
требование проведения сравнения соответствующих объектов по
максимальному   количеству   признаков.   Соблюдение   данного
требования в известной мере гарантирует надлежащую точность
вывода,   позволяет   сузить   круг   подозреваемых   лиц   и   повысить
степень   вероятности   происхождения   исследуемого   предмета,
обнаруженного на месте преступления, от подозреваемого.

Поясним сказанное путем анализа примерной ситуации.

Допустим,   что   изучение   следов   выстрела   по   делу   об   убийстве
приводит   к   выводу   о   совершении   преступления   при   помощи
оружия, имеющего калибр 7,62 мм. Имеется трое подозреваемых,
и у каждого из них обнаружено огнестрельное оружие указанного
калибра, которое по другим признакам существенно различается.
Предположим,   что   оно   оценивается   с   точки   зрения   грех
признаков:   калибра,   способа   изготовления   (заводское,
самодельное) и отнесения к виду пистолетов или револьверов. В
отношении   перечисленных   признаков   названное   оружие
характеризуется следующим образом:

а) револьвер заводского изготовления калибра 7,62 мм;
б) пистолет заводского изготовления калибра 7,62 мм;

в) самодельный пистолет калибра 7,62 мм.
Ясно, что указанные предметы относятся к трем различным

группам огнестрельного оружия. В данном случае мы имеем дело
с   тремя   классами   толерантности,   которые   являются
пересекающимися, поскольку имеют один совпадающий признак
(калибр).   Однако   если   в   основу   разделения   оружия   на   группы
положить лишь один признак—калибр, .то все названные виды
можно   рассматривать   как   входящие   в   одну   группу—оружие
калибра 7, 62 мм.

Если при исследовании учитывать только один этот признак,

то объем устанавливаемой группы оказывается очень большим
(количество существующего оружия калибра 7,62 мм весьма
велико). По этому признаку свести количество подозреваемых к
одному лицу не представляется возможным.

Сделаем иное допущение: анализ следов выстрела

позволяет   установить   не   только   калибр,   но   и   принадлежность
оружия к разряду заводского. При этом объем отождествляемой
группы   заметно   сузится,   поскольку   заводского   оружия
значительно   меньше,   чем   всего   оружия   данного   калибра.
Количество   же   классов   предполагаемого   оружия   с   трех
уменьшится до двух—отпадает самодельный пистолет.

Если же результаты изучения следов позволяют судить также

о том, что выстрел был произведен из пистолета, а не
револьвера, то произойдет дальнейшее сужение объема
отождествляемой группы и количество предполагаемого оружия
уменьшится до одного (отпадает револьвер).

Множества делятся на подмножества. Например,

папиллярные узоры на пальцах рук подразделяются на три типа:
дуговые, петлевые и завитковые. Каждый из этих типов есть
подмножество указанного множества. Данное обстоятельство
символически записывается так:

где М — количество папиллярных узоров определенного типа, a

[—количество всех папиллярных узоров.

Т Заказ 1671 97

содержание .. 10 11 12 13 ..